시계열 분석은 과거 기간의 이벤트 특성을 사용하여 미래 기간의 이벤트 특성을 예측하는 것입니다. 이는 회귀분석 모델의 예측과는 다른 비교적 복잡한 예측 모델링 문제입니다. 시계열 모델은 사건이 발생하는 순서에 따라 달라지는데, 같은 크기의 값이라도 순서가 바뀌면 다른 결과가 나옵니다. 시계열 문제는 모두 회귀 문제로 간주되지만 회귀 방법(선형 회귀, 트리 모델) , 딥러닝 등) 특정한 차이점이 있습니다.
타이밍 분석에는 정적 타이밍 분석(STA)과 동적 타이밍 분석이 포함됩니다.
다음은 몇 가지 일반적인 타이밍 분석 알고리즘입니다
1 딥 러닝 타이밍 분석
RNN(Recurrent Neural Network)이 방법은 시간을 기억할 수 있으며 시계열의 간격이 짧은 문제를 해결하는 데 적합합니다.
단점:긴 단계 데이터는 기울기 소멸 및 기울기 폭발 문제가 발생하기 쉽습니다
LSTM (Long Short-Term Memory Network)LSTM(Long Short-Term Memory)은 기존 순환 신경망(RNN)에 존재하는 장기 의존성 문제를 해결하기 위해 설계된 시간 순환 신경망입니다. 모든 RNN은 일련의 반복되는 신경망 모듈로 구성됩니다.
강점:매우 긴 간격과 지연이 있는 시계열의 중요한 이벤트를 처리하고 예측하는 데 적합합니다. disadvantages :
too 많은 모델 매개 변수는 과적으로 문제를 초래할 것입니다. 2 전통적인 시계열 분석 모델auto 회귀 (AR)
빙 평균 (Moving Average, MA)
모델링 기능: AR 모델은 시계열 데이터의 자기상관 구조, 즉 현재 관측치와 과거 관측치 간의 관계를 포착할 수 있습니다. 이는 미래 관찰에 대한 예측을 제공하고 데이터의 추세와 패턴을 드러냅니다.
이동 평균 방법(MA): 이 방법은 데이터의 평균을 기반으로 하며 미래 값과 과거 값 사이에 일정한 안정성을 가정합니다.
강점:
시계열 데이터의 이동 평균 관계를 캡처합니다. MA 모델은 과거 시간 단계의 백색 잡음 오류 항의 선형 조합을 활용하여 현재 관측치를 예측하고 이에 따라 데이터의 이동 평균 특성을 포착합니다.
상대적으로 간단하고 직관적입니다. MA 모델의 매개변수는 과거 시간 단계의 백색잡음 오차항의 가중치를 나타내며, 이러한 가중치를 추정하여 모델을 피팅할 수 있습니다.
단점:
Autoregressive Moving Average Model(ARMA 모델, Auto-Regression 및 Moving AverageModel)은 시계열을 연구하는 데 중요한 방법으로 자기회귀 모델(AR 모델)과 이동 평균 모델(MA)로 구성됩니다. ). 모델)을 기반으로 적용 범위가 넓고 예측 오차가 작은 특성을 가지고 있습니다.
ARIMA 모델은 Autoregressive Differential Moving Average 모델의 약자로, 정식 이름은 Autoregressive Integrated Moving Average Model입니다. 이 모델은 크게 자기회귀모델(AR), 차이과정(I), 이동평균모델(MA)의 세 부분으로 구성됩니다. ARIMA 모델의 기본 아이디어는 데이터 자체의 과거 정보를 활용하는 것입니다. 미래를 예측하기 위해. 특정 시점의 태그 값은 과거 기간의 태그 값과 과거 기간의 우연한 사건 모두의 영향을 받습니다. 즉, ARIMA 모델은 태그 값이 시간의 일반적인 추세를 중심으로 변동한다고 가정합니다. 추세는 과거 레이블의 영향을 받고, 변동은 일정 기간 내의 우연한 사건에 의해 영향을 받으며, 일반적인 추세 자체가 반드시 안정적인 것은 아닙니다
ARIMA 모델은 데이터를 자기상관과 차이를 모델로 분석하는 시계열 분석 방법입니다. 데이터에 숨겨진 시계열 패턴을 추출하고 미래 데이터를 예측합니다
AR 부분은 시계열의 자기회귀 부분을 처리하는 데 사용되며, 이는 여러 과거 기간의 관찰을 고려합니다. 현재 값.
강점:
모델 구성은 다른 외생 변수에 의존하지 않고 내생 변수만 사용하여 매우 간단합니다. 소위 내생변수는 다른 변수의 지원이 필요한 회귀모델과 달리 데이터 자체에만 의존하는 변수를 말합니다단점:
시계열 데이터는 안정해야 하거나, 차등 처리 후에 안정되어야 합니다.기본적으로 선형 관계만 캡처할 수 있고 비선형 관계는 캡처할 수 없습니다.
SARIMA는 일반적으로 사용되는 시계열 분석 방법으로 계절 데이터에 대한 ARIMA 모델을 확장한 것입니다. SARIMA 모델은 연간 매출이나 주간 웹사이트 방문과 같은 계절별 시계열 데이터를 예측하는 데 사용할 수 있습니다. SARIMA 모델의 장점과 단점은 다음과 같습니다.
강점:
단점:
계절 자기 회귀 통합 이동 평균 모델(SARIMAX)은 차등 이동 자기 회귀 모델(ARIMA)과 외생 회귀 모델을 기반으로 합니다. 주기적이고 계절적인 특성이 뚜렷한 시계열 데이터에 적합합니다
이러한 유형의 방법은 lightgbm 및 xgboost로 표현되며 일반적으로 시계열 문제는 지도 학습으로 변환되며 기능을 통해 이루어집니다. 이 모델을 예측하기 위한 엔지니어링 및 기계 학습 방법은 가장 복잡한 시계열 예측 모델을 해결할 수 있습니다. 복잡한 데이터 모델링, 다변수 공동 회귀 및 비선형 문제를 지원합니다.
특성 엔지니어링의 중요성은 자명하며 머신러닝의 성공에 핵심적인 역할을 합니다. 그러나 기능 엔지니어링은 간단한 작업이 아니며 복잡한 수동 처리와 고유한 전문 지식이 필요합니다. 특성 엔지니어링 수준에 따라 기계 학습의 상한이 결정되는 경우가 많으며, 기계 학습 알고리즘은 이 상한에 최대한 가깝습니다. 기능 엔지니어링이 완료되면 트리 모델 알고리즘(lightgbm 및 xgboost)을 직접 적용할 수 있습니다. 이 두 모델은 매우 일반적이고 효율적인 모델링 방법입니다. 또한 다음과 같은 특징도 있습니다.
구체적인 선택 방법은 데이터의 성격, 문제의 특성, 본인의 경험과 능력 등을 종합적으로 고려하여 결정해야 합니다.
특정 데이터 특성, 문제 요구 사항 및 자신의 역량을 기반으로 적절한 시계열 예측 방법을 선택해야 합니다. 경우에 따라 여러 방법을 결합하면 예측의 정확성과 안정성이 향상될 수 있습니다. 동시에, 더 나은 모델을 선택하고 예측 결과를 평가하기 위해서는 데이터의 시각적 분석과 모델 진단을 수행하는 것도 중요합니다.
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