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关于机器学习与比特币的示例

作者: 来源: 2017-08-31 13:11:11 阅读 我要评论

'date_week''today_date_week'}, inplace=True
  •         # 将采取改名字后的特点连接起来组合成为一条新数据,即3天的交易数据特点->1条新的数据 
  •         btc_df = btc_df.append(pd.concat([a0, a1, a2], axis=0), ignore_index=True
  •     return btc_df  
  • 第三天的特点避免应用high是因为练习的目标y是big_wave,之所以可以应用当天的low是因为比特币市场的特点为24小时交易,即没有明白的一天的概念,也即没有明白一天中的最低,实盘应用即人工对当缁ゎ低根据24小时最低进行猜测,或直接应用24小时最低,或者应用当前的最新价格都可,构成数据后应用模型进行决定计划,决定计划的结不雅即为将来数小时内是否会有大年夜的波动,实际上最终大年夜波动的决定计划成立,须要其它很多模型合谋生效,比如外盘的走势决定计划等等。

    1. btc_train0 = btc_siblings_df(btc_train_raw) 
    2.  
    3. btc_train0.tail() 
     

    如上所示如许我们只能获得454条练习集数据,但因为每3条持续交易日数据组合成一个特点,只要向前跳一条数据进行特点组合采取即可以获得另一组新特点,下面分别跳过第一个,第二个数据,采取btc_train1,btc_train2:

    1. btc_train1 = btc_siblings_df(btc_train_raw[1:]) 
    2.  
    3. btc_train2 = btc_siblings_df(btc_train_raw[2:])  

    下面将前面保存切割的60条测试数据进行特点采取组合,方法和采取练习集时一样,代码如下所示:

    下面把膳绫擎的3组特点连起来,然后把周几这个特点应用pd.get_dummies进行离散化处理,使得所有特点值典范围都在0-1之间,最终的特点如下btc_train所示:

    2. abu中内置机械进修模块的应用

    下面应用abupy中内置机械进修对象AbuML对特点数据进行封装,代码如下所示,下面的y值等于big_wave列:

    1. train_matrix = btc_train.as_matrix() 
    2.  
    3. y = train_matrix[:, 0] 
    4.  
    5. x = train_matrix[:, 1:] 
    6.  
    7. btc_ml = AbuML(x, y, btc_train)  

    AbuML会根据数据特点主动内部选择应用分类器或者回归器,下面进行特指最优分类器操作,比如特指应用随机丛林做为分类器,履行random_forest_classifier_best会在内部对n_estimators参数和练习集数据进行grid search拟合,寻找最合适的参数最终做为内部分类器:

    1. RandomForestClassifier(bootstrap=True, class_weight=None, criterion='gini',
    2.  
    3. max_depth=None, max_features='auto', max_leaf_nodes=None, 
    4.  
    5. min_impurity_split=1e-07, min_samples_leaf=1, 
    6.  
    7. min_samples_split=2, min_weight_fraction_leaf=0.0, 
    8.  
    9. n_estimators=260, n_jobs=1, oob_score=False, random_state=None, 
    10.  
    11. verbose=0, warm_start=False 

    所有best函数中寻找最优参数内部只根据进修器的特灯揭捉?找起码量的参数设置,如不雅须要自定义参数范围可应用如下所示:

    1. param_grid = {'max_features': ['sqrt''log2'

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    关键词: 探索发现

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