リリースされてから大分経過したのはご存知の方も多いと思う。ML)の利用方法を学習したいと思う。念のための注意となるが、今回のサンプルの結果を見て株や金融商品の売買をすることは控えて頂きたい。利用方法をサンプル作成から紹介する」ものであって「機械学習を利用して日経平均株価を高精度で予測する」ものではない。公開されている過去15年分の日経平均株価のデータを利用し、翌日の日経平均株価を予測するサンプルを作成する。サービスを作成するが、入力と結果は以下になる。動作イメージは以下になる。予測した日経平均株価の値となる。選択して以下の管理画面に到達してほしい。安値の値を1日分ずらしてコピーする。日)行は削除し、データ最終行にある「本資料は日経の著作物であり、本資料の全部又は一部を、いかなる形式によっても日経に無断で複写、複製、転載または流布することができません。」の文章が記載されている行も削除する。最終的な形式は以下のようになるイメージだ。形式に保存しなおせば完了だ*1。FILE]を選択する。データセットを登録する。選び、からのシートを作成する。以下の画面が表示されればOKだ。データを選択し、ドラッグアンドドロップで移動して作成する。選択すると以下の画面が表示され、正常にデータが読み込めていることが理解できる。前日のデータを利用して終値を計算するため、これらの列は不要なためだ。選択し、ドラッグアンドドロップでシート上に配置する。以下のような画面になれば成功だ。起動して必要な列だけピックアップするため、以下の様に設定する。分配率等を変えても良いだろう。次に学習するモデルを配置する。Regression)をシート上に配置し、それらを以下のように配置する。押して予測する列を選択するが、今回は当然「終値」を選択する。ここまでで、実サンプルデータを利用してモデルに学習させるボックスの配置は完了した。次に学習したモデルを評価するためのボックスを配置する。選択し、以下のように配置する。データの一部を学習のために利用し、残ったデータをモデル評価のために利用しているのが理解できると思う。As]を選択して任意の名前で保存する。私が試した際には1分ほどで完了したが、以下の画面の様に各ボックスに緑のチェック印がついていれば完了だ。選択すると以下のようにモデルに対する評価を確認できる。それぞれ、作成したモデルの正確さを評価する値になる。Error:二乗平均平方根の値であるため、予測値と実際の値とのかい離が大きいと思われる上記から、予測精度は悪くないが、外した場合の誤差が大きいということが読み取れる。株価予測としては数値の誤差が大きいことに不安を感じるものの、ここまでで学習モデルの完了だ。サービスとして他アプリと連携できるかたちで公開する。シート内でごにょごにょとボックスが動いて以下の形になるはずだ。「終値」を選択列から除外する。サービスとして登録される。サービスとして登録されると以下の画面が表示される。上記の[Test]ボタンを押下すると引数を入力する画面が表示されるので、冒頭でスクリーンショットを利用して紹介した通り、日経平均株価の予測ができる。考察について2015年12月10日までのデータを利用して実際に試した結果は以下となった。様々なパラメータ値はもちろんのこと、政治的な要因も大きく絡むために今回利用したパラメータだけではデータが少なすぎることが原因だと思われる。なく異なる回帰アルゴリズムの利用を検討する」といった方法も考えられる。容易に利用できることが理解できたと思う。皆さまも利用を検討して頂きたい。