機械学習

まずはデータに慣れることを目的に、もっとも基本的な線形回帰を用いて株価(時価総額)を予測してみました。

前回に引き続きLinearRegression以外のモデルでも株価(時価総額)を予測することで、より高い精度を目指しました。

最適なハイパーパラメータを見つけ、その結果を用いることで、より高い精度が出るかを確かめてみます。

これまでに得られた予測モデルを用いて、当初の目的であったお買い得な株を見つけます。

不動産価格の予測モデルを構築したうえで、そのモデルにより簡易的に将来の不動産価格の予測を行ってみました。