TimeSeries

'PolynomialFeatures'는 사이킷런 라이브러리의 클래스로, 기능들 사이의 가능한 모든 다항식 항을 생성하는데 사용된다. 이는 원래 특성의 비선형 관계를 캡처하고 모델의 복잡성을 높이는데 도움이 될 수 있다.각 특성의 거듭제곱을 추가한다.각 특성 쌍의 곱을

기본적인 선형회귀 모델은 입력 변수와 출력 변수 간의 관계가 선형이라는 강한 가정을 필요로 한다. 반면 GAM은 이러한 선형성 가정을 완화하고 각각의 독립 변수와 종속 변수 사이의 관계를 부드러운 곡선으로 모델링하며, 이를 통해 더욱 복잡한 데이터 패턴을 포착하는 데

특성을 추가했을 때, 결과값이 더 안좋아지는 경우가 있다.다중공선성: 추가된 특성들이 서로 상관관계가 높은 경우, 모델은 이들 간의 차이를 명확히 구별하지 못할 수 있다. 이는 모델이 데이터의 노이즈를 캡처하게 되어 오버피팅을 초래할 수 있다.차원의 저주: 특성의 수가

만약에 label 0이 221, 1이 268, 2가 209, 3이 100, 4가268, 5가 268, 5가 268가 있을 때 class_weight는 어떻게 부여해야 할까요? 다음과 같은 방법으로 설정할 수 있다.

ARIMA(AutoRegressive Intergrated Moving Average) 모델은 시계열 데이터를 분석하고 예측하는 데 널리 사용되는 모델이다.order 파라미터에서 AR(자기회귀), I(차분), MA(이동평균) 세 가지 구성 요소를 기반으로 한다.p(AR

seasonal_order에는 PDQs 파라미터가 존재한다.P: 모델의 계절적 자기회귀 부분의 차수이다. 예측 변수로 포함할 계절적 시차 값의 수를 지정한다.D: 계절을 고정시키는 데 사용되는 계절 차분의 차수이다.Q: 모델의 계절이동평균 부분의 차수이다. ARIMA

ARIMA 모델의 fit() 메서드의 disp 매개변수는 피팅 프로세스 중에 표시되는 수렴 출력의 빈도를 제어한다.disp > 0: 인수가 0보다 크면 프로세스는 disp 반복 횟수마다 수렴 정보를 출력한다. disp가 1이라면 모든 반복마다 출력이 표시된다.disp

Python의 statsmodels 라이브러리에 있는 SimpleExpSmoothing 및 ExponentialSmoothing 클래스는 지수 평활 모델의 다양한 변형을 구현한 것이다. SimpleExpSmoothing 단순 지수 평활(단일 지수 평활)의 구현이다.