Python Colaboratory Ⅱ
RNN 豪ドル/円予測ファイルの動作結果３
RNN 豪ドル/円予測ファイル keras-go-1.ipynb の動作検証をさらに進めます。
上記結果内容を詳しく見ていきます。
- Epoch 1/40 3/3
訓練を繰り返す回数－エポック数は
epochs=40
と設定しました。
よって、････ 33/40･･･40/40 と表示されました。
そして訓練デ－タセットとして Input される train_dataset は batch_size=32 ごとに配列のなかで分割されているので
20×32 + 20×32 + 20×16
の３分割されています。
よって 3/3 の処理をしたと表示されます。 - 処理時間
1 Epoch 当たりの処理時間は 40ms かかったことがわかります。
全体でも 2～3 秒といったところでしょうか。
まずまずの処理時間といえると思います。 - 損失値
loss, mae, val_loss, val_mae
の値がエポック数が増えるにつれ順調に下がっています。
EarlyStopping コ－ルバックで 監視する損失関数名 loss の値に val_loss を指定しました。
monitor="val_loss"
そして、悪化回数を
patience=2
としました。
しかし 監視する損失関数は悪化することがなく EarlyStopping は成立せず 最後の40回目でエポックは終了しています。 - future_test 最初の配列値
future_test の最初は
test_dataset の最後の配列 End test
各標準偏差値 raw_data の最後の No81～No100 の値と
同じです。 - 予測値確認
test_dataset のラスト test_dataset[-1:] のデ－タで予測した
pre[-1:] の値 0.8525973 と
future_test の最初 future_test[0] のデ－タで予測した
future_result[0] の値 0.8525973 が
同じであることが確認できます。
RNN 豪ドル/円予測ファイルの動作結果４
- 予測値プロット
テストデ－タによる予測値を青色、５つ先の追加予測値を橙色でプロットしたものが表示されます。[プロットＡ]
- 標準偏差値を元の値に変換
ここまでで表示している予測値(標準偏差値)をすべてに元の値に変換したものが pre_chg1 です。
そして、５の追加予測値も元の値に変換戻します。⇒f_result
pre_chg1 を橙色、f_result を緑色、元デ－タを青色でプロットしたものが表示されます。[プロットＢ]
ここまでで、RNN 豪ドル/円予測ができるようになりました。
引き続き、この予測図の元デ－タをロ－ソク足表示に変更していきます。