시계열 분석 문의
선생님, 강의 잘 듣고 있습니다.
그래서 SQL도 점검차 선생님 강의 결제하였습니다 ㅎㅎ
다름이 아니라, 커리큘럼을 보면 머신러닝의 모든 분야의 분석을 다루는데 시계열은 다루지않더라구요.
시계열같은 경우는 lightgbm을 이용하여 회귀에서 배운 방식을 토대로 진행하면 되는걸까요??
실무에서 시계열분석을 통한 미래수치예측이 많이 사용될것같은데 시계열분석은 어떻게 진행할지와 이와관련하여 강의가 업데이트될 여지도 있는지도 함께 문의드립니다!
감사합니다.
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안녕하십니까,
오, SQL 강의까지 선택해 주시고, 넘 감사합니다 ^^
본 강의에서 시계열 데이터 특성에 기반한 부분을 크게 다루지는 않습니다. 시계열은 lightgbm 과 같은 모델을 이용해서 회귀 모델을 적용하는 방식으로 설명드리고 있습니다(예를 들자면 캐글 자전거 대여 예측 모델) 그리고 현재 회귀 캐글 자전거 대여 예측 모델 외에 시계열 분석 강의를 별도로 추가할 계획은 없습니다.
시계열 분석은 전통적인 ARIMA 기반이나 LightGBM 모델, 또는 Deep learning RNN, Transformer등으로 분석 모델을 만들수 있지만, 개인적으로 여러가지 시계열 모델로 적용해봐도, 시계열 데이터를 lag, rolling, WMA, EWMA 와 같은 방식으로 Feature Engineering 을 적용한 뒤 LightGBM 모델을 적용한 경우가 가장 성능이 좋았던 것 같습니다. 강의에서 시계열 데이터 피처 엔지니어링을 자세히 설명하지는 않지만, 시계열 모델에 관심이 있으시다면 위에서 언급한 피처 엔지니어링 방식을 인터넷이나 chatgpt 등으로 로 찾아보시고 적용해 보시면 좋을 것 같습니다.
감사합니다.
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