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선형 회귀를 이용해서 시계열 데이터에 대한 예측 모델을 단계적으로 만들어 나가는 방법을 소개한 글입니다. 대개 시계열 데이터를 모델링한다고 하면 무조건 ARIMA 혹은 LSTM 을 떠올리는 경우가 많은데, 사실 우리가 접하는 시계열 데이터들은 다양한 추가 정보들을 많이 갖고 있는 경우가 많습니다. 이 글에서는 시간 단위 전력량을 예측하는 모델을 예시로 들고 있는데, 이 경우에도 요일, 시간대, 온도, 휴일이나 주말 여부, 계절 등의 다양한 보조 정보를 이용하면 선형 회귀 기법만으로도 충분히 훌륭한 예측 모델을 만들 수 있습니다.

Keep it simple, keep it linear: A linear regression model for time series

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Keep it simple, keep it linear: A linear regression model for time series

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2021년 2월 23일 오전 4:58

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