Escalonamento de dados e Regressão KNN

Machine Learning para Finanças em Python

Nathan George

Data Science Professor

importâncias de atributos

Machine Learning para Finanças em Python

Seleção de atributos: remover dias da semana

print(feature_names)

['10d_close_pct',
 '14-day SMA',
 '14-day RSI',
 '200-day SMA',
 '200-day RSI',
 'Adj_Volume_1d_change',
 'Adj_Volume_1d_change_SMA',
 'weekday_1',
 'weekday_2',
 'weekday_3',
 'weekday_4']

print(feature_names[:-4])

['10d_close_pct',
 '14-day SMA',
 '14-day RSI',
 '200-day SMA',
 '200-day RSI',
 'Adj_Volume_1d_change',
 'Adj_Volume_1d_change_SMA']
Machine Learning para Finanças em Python

Remover dias da semana

train_features = train_features.iloc[:, :-4]
test_features = test_features.iloc[:, :-4]
Machine Learning para Finanças em Python

gráfico 2D de atributos

Machine Learning para Finanças em Python

previsão knn desconhecida

Machine Learning para Finanças em Python

previsão knn com 2 vizinhos mais próximos

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distância de Minkowski

Machine Learning para Finanças em Python

atributo grande e pequeno

Machine Learning para Finanças em Python

Opções de escalonamento

Opções de escalonamento:

  • min-max
  • padronização
  • mediana-MAD
  • mapear para função arbitrária (ex.: sigmoid, tanh)
Machine Learning para Finanças em Python

gráficos 2D de atributos antes e depois do escalonamento

Machine Learning para Finanças em Python

scale do sklearn

from sklearn.preprocessing import scale

sc = scale()
scaled_train_features = sc.fit_transform(train_features)
scaled_test_features = sc.transform(test_features)
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antes e depois da padronização

Machine Learning para Finanças em Python

Criando subplots

# create figure and list containing axes
f, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=1)

# plot histograms of before and after scaling
train_features.iloc[:, 2].hist(ax=ax[0])
ax[1].hist(scaled_train_features[:, 2])
plt.show()
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Escale os dados e use KNN!

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