n_step 값에 대하여
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안녕하세요.
n_step값에 대해 설명해 주 셨을때 과거 n일치 기온 데이터를 사용하여 내일 기온을 예측한다고 하셨습니다. 강의에서 본거처럼 n_step을 줄이면 큰 차이는 없지만 n_step을 계속올리고 300, 500, 700하면 R^2 값이 0.90 쯤까지 떨어지더군요.
그러면 predicted값하고 real값하고 더 차이가 많이 납니다. 왜 그런지 알 수있을까요?? 과거 데이터가 더 많을수록 score값은 떨어질수밖에없나요?
답변 1
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좋은 질문입니다.
n_steps를 불필요하게 크게 키우면 오래전의 과거 데이터가 예측에 도움이 안되고 잡음으로 동작하기 때문입니다. 선형모델에서는 모든 입력 값들의 가중합을 사용하는데 불필요한 신호에 곱해지는 계수가 모두 0이 되지 않는 한 어떤 형태로든 (0이 아닌) 가중치가 존재하게 됩니다. 이와 같이 불필요한 신호들이 랜덤하게 (예측에 도움이 되지 않게) 더해지면 이것이 잡음으로 동작하게 되고 따라서 성능이 떨어지는 것입니다.
멍슨상이라 이름 변경하시는 게 어떠신지요?
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