AI/ML 기술 블로그

빈도(Frequency): 계절성 패턴(Seasonality)이 나타나기 전까지의 데이터 갯수로 사람이 정해야 함 Frequency 설정 이점 : 데이터의 시간차원중에서 사람이 지웠거나 실수로 빠졌거나 한 것들을 체크해줌 -> 빠진 것들을 NAN 설정 예시: 계설성이 1년에 1회 나타날 경우, Datafrequency Annual 1 Quarterly 4 Monthly 12 Weekly 52 예시: 데이터가 "일(Day)" 단위로 수집된 경우, Seasonalityfrequency Weekly 7 Annual 365 예시: 데이터가 "분(Minute)" 단위로 수집된 경우, Seasonalityfrequency Hourly 60 Daily 24 x 60 Weekly 24 x 60 x 7 Annual 24..

1.2.3 Time-series Learning "정확성 vs. 설명력 반비례 관계 존재" * 데이터마이닝 알고리즘 : KNN RF SVM 등은 조금씩 정확성이 상승하지만 그만큼 결과가 왜 그렇게 나왔는지 설명해주는 포인트는 부족해짐 * 실제로 Tree계열 알고리즘은 최대한 데이터를 세분화 시켜서 구분을 짓는것 -> 구분을 Ratio를 보면서 변수의 특성을 추론 하는 것이지 각각의 변수가 모델의 정확성에 얼마나 기여했는지는 표시하지 못하는 것이 현실 * 최근에 화두인 DNN(딥러닝)은 정확성이 높음과 반대로 불운하게도 설명력은 거의 없다라고 할정도로 이론적 근거가 뚜렷하게 있지가 않다.. (점추정 형태로 정확도가나왔다)이지 왜 그런 정확성이 나왔는지 통계적인 범위가 나왔다거나 이런것 이없음 bias나 v..