n_step 값에 대하여
451
7 asked
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?
Answer 1
0
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.
수강기간즘연장해주세요
0
4
1
작업형3 기출
0
6
1
유형2에서 데이터분할 생략 가능여부
0
7
1
9회 기출 유형3 질문
0
7
1
lgb 기초편
0
5
1
수업자료 문의
0
8
1
괄호 사용
0
9
1
작업형 2 데이터 전처리 질문
0
9
0
11회 기출 유형 작업형1 문제 3-1
0
9
0
7회 3유형 2번문제 질문
0
8
1
예시문제 작업형2 (ver2023) 질문입니다
0
10
1
Data type에 따른 처리
0
7
1
Cursor 실행 문의
1
11
2
데이터 전처리 관련
0
13
2
시험에서 문제 불러오기
0
12
2
2번문제 출력값 질문
0
17
2
결측값 처리
0
576
1
dir*.csv가 안됩니다.
0
327
1
6 시그마 이상 outlier
0
557
1
로그변환에 대하여
0
644
1
In[42] 14:50 코드 질문
0
247
1
Titanic 데이터셋 PClass cateogrical -> one hot encoding
0
385
1
표준 스케일링관련 문의
0
317
1
6:14초 dataframe 스케일링한 후 컬럼 추가에 대한 질문
0
740
1