Portanto, tenho um conjunto de Tweets com algumas colunas, como Data e o próprio Tweet, e mais algumas, mas quero usar duas colunas para criar meu modelo (sentimento e preço das ações). A análise de sentimento é realizada em cada tweet e um estoque preço ao lado deles assim no meu banco de dados:
+--------------------+-------------+
| sentiment | stock_price |
+--------------------+-------------+
| 0.0454545454545455 | 299.82 |
| 0.0588235294117647 | 299.83 |
| 0.0434782608695652 | 299.83 |
| -0.0625 | 299.69 |
| 0.0454545454545455 | 299.7 |
+--------------------+-------------+
Como posso preparar esses dados para a entrada de sparse_categorical_crossentropy? Quero ser capaz de obter o sentimento dos Tweets e tentar encontrar alguma correlação entre eles e o preço das ações. Quero que os rótulos de saída sejam altos, estáticos, baixos, mas não tenho idéia de como fazê-lo. Até agora, criei um modelo, mas não tenho certeza se formatei os dados de entrada corretamente.
Mas quando treino o modelo, recebo isso como saída.
O que há nos meus dados de entrada que alteram a precisão e a precisão da validação? Parece um sinal de sobreajuste. Tentei adicionar camadas de desistência, mas não funcionou. Como posso consertar isso? Onde eu errei?
Fiz os dados do estoque indicar se está subindo ou descendo usando 1/0 / -1 como minha própria codificação quente.
Name: pct_chg, dtype: float64
0 0.0
1 1.0
2 -1.0
3 -1.0
4 -1.0
E eu fiz o mesmo pelo sentimento aqui:
0 0.0
1 1.0
2 0.0
3 -1.0
4 1.0
5 0.0
6 -1.0
Estou convertendo os dados corretamente?
Como posso obter meu modelo para funcionar como afirmei?
Eu tentei usar o método np_utils.to_categorical () do Keras, mas isso me dá uma matriz 2D e, por algum motivo, recebo esse erro do Keras:
ValueError: Error when checking model target: expected dense_3 to have shape (None, 1) but got array with shape (10000, 2)Mesmo se eu colocar o input_dim = 2, que é uma matriz 2d, recebo o mesmo erro, a menos que eu coloque o input_dim = 3, então ele pula completamente 2 e passa para 3 e recebo esse erro
ValueError: Error when checking model target: expected dense_3 to have shape (None, 3) but got array with shape (10000, 2)então, por esse motivo, eu mantenho a matriz 1D e é isso que recebo de 5 épocas:
Train on 4000 samples, validate on 6000 samples
Epoch 1/5
32/4000 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.6930 - acc: 0.3125
384/4000 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.6570 - acc: 0.2370
736/4000 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.6362 - acc: 0.2337
1120/4000 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.6151 - acc: 0.2321
1472/4000 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.5992 - acc: 0.2371
1824/4000 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.5874 - acc: 0.2401
2176/4000 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.5765 - acc: 0.2459
2560/4000 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.5652 - acc: 0.2457
2912/4000 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.5568 - acc: 0.2448
3232/4000 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.5519 - acc: 0.2475
3584/4000 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.5440 - acc: 0.2517
3936/4000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.5391 - acc: 0.2492
4000/4000 [==============================] - 1s - loss: 0.5379 - acc: 0.2487 - val_loss: 0.5083 - val_acc: 0.2032
Epoch 2/5
32/4000 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.4986 - acc: 0.3438
384/4000 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.4640 - acc: 0.2370
736/4000 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.4619 - acc: 0.2473
1088/4000 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.4637 - acc: 0.2537
1472/4000 [==========>...................] - ETA: 0s - loss: 0.4666 - acc: 0.2575
1824/4000 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.4657 - acc: 0.2467
2208/4000 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.4600 - acc: 0.2509
2560/4000 [==================>...........] - ETA: 0s - loss: 0.4585 - acc: 0.2523
2912/4000 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.4558 - acc: 0.2514
3264/4000 [=======================>......] - ETA: 0s - loss: 0.4548 - acc: 0.2509
3584/4000 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.4547 - acc: 0.2492
3936/4000 [============================>.] - ETA: 0s - loss: 0.4552 - acc: 0.2490
4000/4000 [==============================] - 1s - loss: 0.4558 - acc: 0.2480 - val_loss: 0.4797 - val_acc: 0.2032
Epoch 3/5
32/4000 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.3874 - acc: 0.2812
352/4000 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.4465 - acc: 0.2585
704/4000 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.4394 - acc: 0.2372
1056/4000 [======>.......................] - ETA: 0s - loss: 0.4375 - acc: 0.2557
1408/4000 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.4384 - acc: 0.2507
1728/4000 [===========>..................] - ETA: 0s - loss: 0.4373 - acc: 0.2546
2048/4000 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.4363 - acc: 0.2549
2400/4000 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.4334 - acc: 0.2525
2752/4000 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.4326 - acc: 0.2529
3104/4000 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.4324 - acc: 0.2519
3424/4000 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.4304 - acc: 0.2480
3776/4000 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.4311 - acc: 0.2489
4000/4000 [==============================] - 1s - loss: 0.4300 - acc: 0.2480 - val_loss: 0.4663 - val_acc: 0.2032
Epoch 4/5
32/4000 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.3656 - acc: 0.3438
384/4000 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.4214 - acc: 0.2474
736/4000 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.4133 - acc: 0.2514
1088/4000 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.4154 - acc: 0.2417
1440/4000 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.4140 - acc: 0.2431
1792/4000 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.4183 - acc: 0.2461
2144/4000 [===============>..............] - ETA: 0s - loss: 0.4162 - acc: 0.2481
2496/4000 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.4149 - acc: 0.2468
2848/4000 [====================>.........] - ETA: 0s - loss: 0.4138 - acc: 0.2521
3168/4000 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.4171 - acc: 0.2487
3488/4000 [=========================>....] - ETA: 0s - loss: 0.4172 - acc: 0.2480
3840/4000 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.4131 - acc: 0.2479
4000/4000 [==============================] - 1s - loss: 0.4158 - acc: 0.2480 - val_loss: 0.4580 - val_acc: 0.2032
Epoch 5/5
32/4000 [..............................] - ETA: 0s - loss: 0.3798 - acc: 0.3438
384/4000 [=>............................] - ETA: 0s - loss: 0.3999 - acc: 0.2682
736/4000 [====>.........................] - ETA: 0s - loss: 0.4005 - acc: 0.2663
1088/4000 [=======>......................] - ETA: 0s - loss: 0.3960 - acc: 0.2610
1440/4000 [=========>....................] - ETA: 0s - loss: 0.3988 - acc: 0.2465
1760/4000 [============>.................] - ETA: 0s - loss: 0.3962 - acc: 0.2500
2080/4000 [==============>...............] - ETA: 0s - loss: 0.3997 - acc: 0.2428
2400/4000 [=================>............] - ETA: 0s - loss: 0.4018 - acc: 0.2492
2752/4000 [===================>..........] - ETA: 0s - loss: 0.4062 - acc: 0.2522
3104/4000 [======================>.......] - ETA: 0s - loss: 0.4054 - acc: 0.2494
3424/4000 [========================>.....] - ETA: 0s - loss: 0.4059 - acc: 0.2468
3744/4000 [===========================>..] - ETA: 0s - loss: 0.4051 - acc: 0.2479
4000/4000 [==============================] - 1s - loss: 0.4060 - acc: 0.2480 - val_loss: 0.4523 - val_acc: 0.2032
Aqui está o código que foi usado para gerar a saída acima.
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from keras.optimizers import SGD
import pymysql as mysql
import numpy as np
from keras.utils import np_utils
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import config
##This is finding the % change between the stock prices. a negative number mean it has drops and positive number mean it has rissen
def stockToVec(y_vali):
x = y_vali.copy()
x['pct_chg'] = x['stock_price'].pct_change()
x['pct_chg'][0] = 0
##I then make my own One Hot Encoding in the loop below.
for index, row in x.iterrows():
if row['pct_chg'] > 0:
row['pct_chg'] = 1
if row['pct_chg'] < 0:
row['pct_chg'] = -1
if row['pct_chg'] == 0:
row['pct_chg'] = 0
del (x['stock_price'])
return x
def sentToVec(y_vali):
y = y_vali.copy()
y['sen_chg'] = y['sentiment'].pct_change()
y['sen_chg'][0] = 0
##I then make my own One Hot Encoding in the loop below.
for index, row in y.iterrows():
if row['sen_chg'] > 0:
row['sen_chg'] = 1
if row['sen_chg'] < 0:
row['sen_chg'] = -1
if row['sen_chg'] == 0:
row['sen_chg'] = 0
del(y['sentiment'])
return y
try:
sql = "SELECT stock_price, sentiment from tweets WHERE stock_price != 301.44 AND sentiment != 0 LIMIT 0, 10000"
con = mysql.connect(config.dbhost, config.dbuser, config.dbpassword, config.dbname, charset='utf8mb4', autocommit=True)
results = pd.read_sql(sql=sql, con=con)
finally:
con.close()
sent = sentToVec(results)
stock = stockToVec(results)
#This is the ANN Model
model = Sequential()
model.add(Dense(40, input_dim=1, activation='softmax'))
model.add(Dropout(0.4))
model.add(Dense(2000, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.3))
##2 Layers to predict if the stock is going up or down
model.add(Dense(2, activation='softmax'))
sgd = SGD(lr=0.01, momentum=0.3, decay=0.05, nesterov=True)
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])
history = model.fit(stock['pct_chg'].as_matrix(), sent['sen_chg'].as_matrix(), shuffle=True, validation_split=0.6, epochs=5)
#Graph
plt.xlabel("Epochs")
plt.plot(history.history['loss'], color='b', label="Loss")
plt.plot(history.history['acc'], color='g', label="Accuracy")
plt.plot(history.history['val_loss'], color='k', label="Validation Loss")
plt.plot(history.history['val_acc'], color='m', label="Validation Accuracy")
plt.legend()
plt.show()
classification
python
data-preprocessing
keras
Definity
fonte
fonte