Tag: timeseries

# load data
xy = np.loadtxt("data-02-stock_daily.csv", delimiter=",")
xy = xy[::-1]  # reverse order

# split train-test set
train_size = int(len(xy) * 0.7)
train_set = xy[0:train_size]
test_set = xy[train_size - seq_length:]

앞서 언급한대로 scaling을 하고 학습하기 좋은 형태로 data를 가공해야 한다.

def minmax_scaler(data):
    numerator = data - np.min(data, 0)
    denominator = np.max(data, 0) - np.min(data, 0)
    return numerator / (denominator + 1e-7)

train_set = minmax_scaler(train_set)
test_set = minmax_scaler(test_set)