2024年版、GCP資格 PDE試験の「株価予測のための教師あり学習モデルの選択」に関する練習問題を勉強していきましょう。平易な問題文 → 実践的な問題文 → 問題の解き方・解説 → 用語説明の順番で効率的に学べます。
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GCP PDE問題文
「証券会社のデータ分析エンジニアとして、最近の株価データに基づき将来の価格を予測する機械学習モデルを作成したいと考えています。どのタイプの機械学習モデルを選択すれば最適でしょうか？」
難解な表現での再記述
（GCPのPDE試験問題のような難解な表現での出題文。内容は上記問題文と同じ）
「特定の銘柄の過去の価格履歴を基にその将来の価格変動を予測することを目的とした機械学習モデルの構築を担っています。この目的を達成するためには、教師あり学習の回帰モデル、教師あり学習の分類モデル、またはクラスタリング推定量のどれを採用すれば良いでしょうか？」
問題の解説
- 株価予測では、過去のデータを基に未来の価格を推定することから、教師あり学習の回帰モデルが適しています。
- 回帰モデルは数値予測に使われ、株価のような連続値を出力するのに役立ちます。
- 教師あり学習はラベル付きデータを使用し、教師なし学習はデータ内のパターンやクラスタを発見するのに用いられます。
解決手順の説明
- まず、過去の株価データを収集し、それを教師データとして使用します。
- 次に、株価予測に適した回帰モデルを選択し、データにフィットさせます。
- 最終的に、モデルを評価し、実際の株価データに適用して予測精度を確認します。
各用語の説明
- 教師あり学習: モデルがラベル付きトレーニングデータを使用して学習する機械学習のタイプ。
- 回帰モデル: 連続的な数値を予測するために使用される教師あり学習モデル。
- クラスタリング推定量: データを類似性に基づいてグループに分ける教師なし学習の手法。
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