[프로젝트]모델성능개선-머신러닝을 통한 삼성전자 주가 예측(11)

목표

1. 크롤링을 통해  네이버  금융주가  주가 가져오기

2. 머신러닝알고리즘을 적용해 주가 예측 모델 만들기

3. 성능 좋은 모델을 만들기

 

3-1. 앙상블 모형을 이용한 성능개선

# K 최근접 이웃 분류 : 1

# 결정트리 : 1

# 로지스틱 회귀 : 0

 

Voting 방식에 따라  1이 2개이므로  1을 선택

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import VotingClassifier

model_list =[('knn',KNeighborsClassifier()),
            ('dt', DecisionTreeClassifier(max_depth=5)),
            ('lr', LogisticRegression())]
ensemble = VotingClassifier(estimators=model_list)
ensemble.fit(train_scaled, y_train)
ensemble.score(test_scaled, y_test)

그래도 결과가 그닥 좋지 못한다.  한개를 가지고 예측하는 것보다 그래도 더 좋은 결과를 예측해 볼수 있다.

모델이나 데이터에 문제가 있을 있을 수 있다.  데이터를 보면 전일 종가로 금일 가격을 예측하는 것 보다 10개씩 묶어서 경향성을 보면 더 낳을 것 예상~  딥러닝 활용