Time Series

가정 : 년/월 정보를 갖고 있고, 해당 날짜 정보를 x축으로 graph 를 그린다고 해보자. 그러면, 200101 이렇게 200112 까지 있으면, 그래프가 깨지게 된다. 해당 정보를 int 로 받게된다면.. 그러면 어떤식으로 해결 할 수 있을까? 이렇게 코드를 짜면

각 국가별로 holiday 부를 수 있는 method 가 존재한다.해당 holiday 기준으로 변곡점 찾아서 비교해보고 유의미한 연관관계가 있을경우 holiday df에 추가하여도 괜찮을듯작은 seasonality 가 모여서 큰 seasonality 가 된다 (sine

반드시 binary 데이터만 되는게 아니라 시계열 데이터도 가능사용되어지는 regressor 가 target 보다 예측하기가 더 쉬워야함 add_regressor 에 사용되어지는 변수는 과거, 미래 데이터 포함되어야함regressor 와 target 과의 coeffic

웹 크롤링으로 환율 데이터 따오기

SARIMAX 는 Seasonality 를 필요로 하기 때문에, 초기에 ACF 테스트를 통해서 Seasonality 가 원하는 기간만큼 나오는지 먼저 확인하자.Seasonality 가 존재하게 되면, Grid Search 할때 적용해보고 깨지는 데이터가 있다면, tre

Transformer 기반 모델이 아닌 MLP 기반의 N-BEATS 모델을 개선 다변량 시계열 예측에서 연산 효율 개선 및 정확도 향상단변량 데이터를 예측, 시계열을 trend, seasonality, residual 로 분해해서 해석력 제공Fully-connected