Python Colaboratory Ⅱ
RNN 豪ドル/円予測ファイルの動作確認
Python RNN 豪ドル/円予測ファイル
keras-go-1.ipynb
の動作確認をしていきます。
Colab の中で動かしてみましょう。
Colab 内の左上隅にある｢ファイル｣から｢ノ－トブックを新規作成｣をクリック。
前頁のファイル内容をコピしてこれをノートブックの画面内のボックス(セル)のなかに
貼付け[Ctrl + v]ます。
画面上部のファイル名をクリックして、ファイル名を
keras-go-1.ipynb
に変更します。
ドライブのマウントをします。
左端にある｢□｣をクリックし、次にマウントマ－ク
をクリックします。
すると、マウントマ－クに｢＼｣が入ります。
その後、▷ をクリックして動作させます。
動作結果１
第１部分は下記のようになります。
100個の豪ドル/円デ－タが見えて、それがグラフ化されています。
そして、その平均値 Mean が 90.224 で
標準偏差値 Std が 4.102 であることが示され、
その後各標準偏差値が表示されています。
動作結果２
第２部分は下記のようになります。
動作結果１,２検証
各 timeseries_dataset がうまく作成できたか検証します。
上図の結果画面を元に説明します。
- 訓練デ－タセット train_dataset
train_dataset の最初の配列 Start in-train は
各標準偏差値 raw_data の最初の No1～No20 の値と一致しています。
そして、その目的値 Start tar-train は
raw_data の No21 の値と一致しています。
次に、
train_dataset の最後の配列 End in-train は
各標準偏差値 raw_data の最後の No80～No99 の値と一致しています。
そして、その目的値 End tar-train は
raw_data の No100 の値と一致しています。
- 検証デ－タセット val_dataset
val_dataset の最初の配列 Strat in-val は
各標準偏差値 raw_data の No51～No70 の値
[No51 の 1.0658 は index=50(index は 0 スタ－ト)の位置にあたる]
と一致しています。
そして、その目的値 Start tar-val は
raw_data のNo71 と一致しています。
次に、
val_dataset の最後の配列 End in-val は
各標準偏差値 raw_data の最後の No80～No99 の値と一致しています。
そして、その目的値 End tar-train は
raw_data の No100 の値と一致しています。
さらには、
End in-train と End in-val
End tar-train と End tar-val
はそれぞれ同じものになっています - テストデ－タセット test_dataset
test_dataset の最初の配列 Start test は
各標準偏差値 raw_data の No1～No20 の値
と一致しています。
そして、その目的値はありません。
次に、
test_dataset の最後の配列 End test は
各標準偏差値 raw_data の最後の No81～No100 の値と一致しています。
そして、その目的値はありません。
Start in-train と Start test
は同じものになっています。
引き続き、動作結果３について説明します。