前回解説したステップ2までの工程で、ノートブックインスタンスの作成を完了しました。ここからはノートブックを起動して、学習／推論に必要なデータの準備を行っていきます。 ノートブックインスタンスで利用できる2種類のプログラミングツール Amazon ...
※ChatGPT‐5を使用しております。 このPart2では「CSVとOHLCデータを使ってXGBoostでモデルを学習」までを行います。 Part1のmarket_data.csvのデータを学習し、xgb_model.joblibに追記されます。
Trains a XGBoost (n_estimators=200, max_depth=8, tree_method=hist) classifier on the stratified k-fold datasets produced by ``feature_aggregation.py`` using ``class ...
"""Charge les jeux de données déjà splittés ou crée le split si nécessaire.""" root_dir = Path(__file__).resolve().parent.parent data_dir = root_dir / "data ...
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