LSTM Kospi Prediction Analysis

LSTM 방식으로 Kospi의 주가시수를 예측

 

-> head()를 통하여 'Kospi.csv’ Date 날짜 Open 시가 High 고가 Low 저가 Close 종가 Adj Close 조정 종가 Volume 거래량

-> Plot 그래프를 활용하여 가격과 날짜의 순번을 이용해 종가 가격만 그래프화 하여 확인

->스케일에 적용할 Column을 정의하고 x,y의 훈련과 테스트 데이터를 8:2로 나눠 저장한다

->LSTM 시계열 데이터 예측을 위해 TensorFlow keras을 import

-> Dense, LSTM, Conv1D, Lamda

-> MSE : 예측한 값과 실제 값 사이의 평균 제곱 오차를 정의한 값

 

->Epoch: 100 Train data Start

 

결과값