[실전 시계열 분석] - chap11 오차 측정
백테스트 히스토리 데이터에서 예측 모델을 테스트하기 위해 모델링 사용되는 용어이다. 이전 기간에 적용되는 특수한 유형의 교차 검증이다. 학습딘 모델의 역동성을 고려해야 한다. 특히 특정 기간의 데이터로 모델을 학습하는 것을 고려해야 한다. ARIMA와 같은 전통적 통계 모델에서는 모든 데이터가 파라미터를 선택할 때 균등하게 고려되었다. 파라미터가 시간에 따라서 달라져야 한다면, 더 많은 데이터는 모델의 성능을 떨어뜨린다. 11.2 예측하기 좋은 시점 모델의 가능성을 식별하기 위한 방법으로 아래와 같은 조치를 취할 수 있다. 1) 테스트 데이터셋에 대한 모델 출력 그래프 그리기 2) 시간에 따른 모델의 잔차 그래프 그리기 3) 시간을 인식하는 간단한 널 모델에 대해 여러분의 모델 검증하기 4) 모델이 이상..
딥러닝/시계열
2022. 4. 5. 23:16
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