December 2021
Beginner to intermediate
468 pages
11h 42m
Korean
Content preview from 금융 전략을 위한 머신러닝: 19가지 사례를 통해 익히는 금융 전략, 머신러닝, 데이터 과학
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145
5
장
지도 학습: 회귀(시계열 모델)
3.1
기술 통계
dataset.head()
Price Moneyness Time Vol
0
1
.
390e
-
01 0
.
898 0
.
221 0
.
223
1
3
.
814e
-
06 1
.
223 0
.
052 0
.
210
2
1
.
409e
-
01 0
.
969 0
.
391 0
.
239
3
1
.
984e
-
01 0
.
950 0
.
628 0
.
263
4 2
.
495e
-
01 0
.
914 0
.
810 0
.
282
데이터셋에는 모델의 특성이기도 한 옵션 가격
price
, 예측되는 변수 옵션 가격도
moneyness
(행
사가와 현물가의 비율 ), 만기일
time
to
maturity
, 변동성
volatility
이 들어 있다.
3.2
데이터 시각화
변수 간의 상호 작용을 이해하기 위해 산점도를 살펴본다.
19
pyplot.figure(figsize=(15,15))
scatter_matrix(dataset,figsize=(12,12))
pyplot.show()
19
히스토그램, 상관관계와 같은 차트를 살펴보려면 이 실전 문제에 해당하는 주피터 노트북을 참고한다.
146
2
부
지도 학습
산점도에서 변수 간에 매우 흥미로운 의존성과 ...