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V2EX  ›  机器学习

如何用 tensorflow/tflearn 来预测利率

  •  1
     
  •   ttxxyy112233 · 2017-11-11 21:49:36 +08:00 · 487 次点击
    这是一个创建于 613 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    目前大概有 100 多个相关的数据,比如股指,货币发行量等,想预测七天利率,用过 SVR,误差在 10%范围内准确率并不高,于是想考虑神经网络,不过目前对 tensorflow/tflearn 仍不熟练,不知道该加哪些层,用过线性回归,效果也不理想,目前用了个网上找到的代码如下:

    net = tflearn.input_data([None, 178])

    net = tflearn.fully_connected(net, 64, activation='linear', weight_decay=0.0005)

    net = tflearn.fully_connected(net, 1, activation='linear')

    net = tflearn.regression(net, optimizer= tflearn.optimizers.AdaGrad(learning_rate=0.01, initial_accumulator_value=0.01), loss='mean_square', learning_rate=0.05)

    model = tflearn.DNN(net, tensorboard_verbose=0)

    然而上述模型准确率更低,不知道该如何改进,使用 RNN,lstm?还是说神经网络并不适合这方面?

    7 回复  |  直到 2017-11-12 20:40:36 +08:00
        1
    kuhung   2017-11-11 21:53:14 +08:00 via Android
    一般多做特征,多交叉验证是比较明朗的。
        2
    ttxxyy112233   2017-11-11 21:55:34 +08:00
    @kuhung cross validation 在 regression 中也可以用吗?我以为只有 classification 可以用。请问这些层应该怎么改进呢?
        3
    kuhung   2017-11-11 22:56:57 +08:00 via Android
    @ttxxyy112233 交叉验证,回归和分类都可以用。现在谈改进模型,我认为不合适。做好特征、在基分类器(如逻辑回归)提升一定效果后,再来调模型不迟。若硬要调,只能一点点试。结构这些,有时候得看数据。不变结构,调参数,那还是看 CV 一点点调。
        4
    dbsquirrel   2017-11-12 14:39:44 +08:00 via iPhone
    上 cnn 试试? 或者你可以参考下这个? http://mp.weixin.qq.com/s/X7ISLRMy5cddpmO5mev4MA
        5
    ttxxyy112233   2017-11-12 16:25:24 +08:00 via Android
    @dbsquirrel 十分感谢!
        6
    LiToon   2017-11-12 18:33:56 +08:00 via iPhone
    100 条数据就不要用神经网络了,容易过拟合
        7
    ttxxyy112233   2017-11-12 20:40:36 +08:00 via Android
    @LiToon 数据大概有三千多天的 可能影响的因子有 100 多个
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