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Multiple Perception Lyers: Regression tensorflow.keras를 적용하여 kospi 주가의 회귀모형을 구축합니다. > colab 에서 실행한 코드로 주식자료를 호출하기 위해 다음 패키지 설치가 필요합니다. !pip install -U finance-datareader import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.model_selection import KFold import tensorflow as tf from tensorflow.keras import models, layers import FinanceDataReader as fdr 주가 데이터의 이동평균을 계산하고 원시데이터에 연결하기 위한 함수를 작성합니다. #이동평균을 원시데이터에 연결 def addMa(data, window=[3,5]): for i in window: y=data.rolling(i).mean() y.columns=[f"{j}_{i}" for j in y.columns] data=pd.concat([data, y], axis=1).dropna() return(data) def maDataMake(da, window=[3, 5]): x=addMa(da, window) x1=x.replace(0, method='ffill') x1=x1.replace(np.inf, method='ffill') x1=x1.dropna() return(x1) 주가 자료를 호출합니다. st=pd.Ti...