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[실전 시계열 분석] - chap08 시계열 특징의 생성 및 선택

시계열 특징의 생성 및 선택 특징 생성 : 시계열 데이터의 가장 중요한 특성을 정량화하여 수치 및 범주형 레이블로 압축하는 방법을 찾는 과정 예시) 평균과 시간 단계의 개수 특징 생성의 목적 : 많은 정보를 적은 수의 지표로 압축하는 것, 압축된 지표로 중요한 정보를 식별하고 나머지는 제거할 수 있다. 8.1 입문자를 위한 예제 온도가 주기성(일일 순환)을 띄며, 전반적으로 증가하는 추세를 가진다. 이 데이터를 요약지표로 압축하는 방식을 추구한다. 다음과 같은 요약지표로 압축할 수 있다. - 일일/주기성 - 증가하는 추세 - 각각 아침, 점심, 저녁의 평균값 8.2 특징 계산 시 고려 사항 8.2.1 시계열의 특성 특징을 생성하는 과정에서 아래와 같은 기본 성질을 항상 염두해야 한다. 정상성 정상성은 시..
딥러닝/시계열 2022. 3. 29. 18:58
정상성

"시계열이 정상성이다." : 시간의 흐름에 따라 '통계적 특성'이 변하지 않는다. 비정상성을 지니는 데이터를 정상화 알고리즘을 적용해 예측 본 데이터의 특성을 적용하여 다시 본 데이터의 특성을 가지는 상태에서의 예측값을 도출 정상성 변환을 하는 이유 일반적인 경우에, 예측 범위의 상한, 하한이 정해져 있지 않다. 하지만, 정상성 변환 과정을 거치면 상한과 하한이 어느정도 예측 가능한 범위 내로 좁혀지게 된다. 이것 외에도 Variance나 Autocorrelation 등의 고려 요소도 사라지게 된다. 중요한 것은 정상성 그 자체보다는 정상성을 하는 이유가 더 중요하다. 정상성은 한가지 수단에 불과하고, 정상성 변환을 하는 이유로 다른 수단을 사용할 수 있어야 한다. 강정상, 약정상 강정상 : 모든 통계량..
딥러닝/시계열 2021. 3. 22. 13:04