株式相場を予測する上で, どのような素性が役に立つのかを明らかにするために, 素性の分析を行う. 機械学習の分類性能が高い素性は特に役立つものである可能性がある. そこで, 機械学習の正解率を上げるために2日前の終値と前日の終値の差を推定する. 入力文には, 2007年から2018年の毎日新聞のタイトル, 本文中の特定の単語(前日終値比, 前日比など)を含む文を用い, 株価が上昇, 下降をその文の分類先として機械学習を行う. 正解率が最も高かった条件での素性を分析する.
最大エントロピー法では, 学習に役立つ素性が得られるため, 機械学習の素性を分析することで株式相場や経済にかかわる知見を獲得する.
