특징량 날짜와 시간에 러그 특징 량 만들기 (날짜 시프트 및 집계) 테이블 데이터의 시계열 예측은 종종 러그 특징 (shift & rolling)을 만드는 것입니다. 지금까지는 단순히 행 수로 이동해야하는 경우 만 처리했지만 날짜로 이동하여 날짜로 집계하는 수요가 나왔습니다. 이것이 의외로 고생했기 때문에 메모로 남겨 둡니다. 지금까지 자주 사용해 온 것은 df["target_shift_rows"]=df["target"].shift(2).rolling(3).... 시계열 분석pandas파이썬특징량기계 학습 [초보자 대상] 주성분 분석(PCA)은 도대체 뭘 하는 거야?(이론편) 이어 "주어진 특징량에서 새로운 특징량(주성분)을 만들어 기존 특징량보다 적은 수량의 변수(차원)로 데이터를 설명한다"며 이런 수법은 이해하기 쉽다.문헌에는 다음과 같은 설명이 있다. 주성분 분석 후의 데이터에 관해서는 주성분 1만이 데이터를 잘 설명할 수 있다.이렇게 주성분 분석을 통해 원래 두 변수로 설명했던 데이터는 한 변수로만 설명할 수 있다.2차원이 1차원으로 삭감된 셈이다.이렇게 ... 차원 삭감주성분 분석특징량PCA교사 없는 공부
날짜와 시간에 러그 특징 량 만들기 (날짜 시프트 및 집계) 테이블 데이터의 시계열 예측은 종종 러그 특징 (shift & rolling)을 만드는 것입니다. 지금까지는 단순히 행 수로 이동해야하는 경우 만 처리했지만 날짜로 이동하여 날짜로 집계하는 수요가 나왔습니다. 이것이 의외로 고생했기 때문에 메모로 남겨 둡니다. 지금까지 자주 사용해 온 것은 df["target_shift_rows"]=df["target"].shift(2).rolling(3).... 시계열 분석pandas파이썬특징량기계 학습 [초보자 대상] 주성분 분석(PCA)은 도대체 뭘 하는 거야?(이론편) 이어 "주어진 특징량에서 새로운 특징량(주성분)을 만들어 기존 특징량보다 적은 수량의 변수(차원)로 데이터를 설명한다"며 이런 수법은 이해하기 쉽다.문헌에는 다음과 같은 설명이 있다. 주성분 분석 후의 데이터에 관해서는 주성분 1만이 데이터를 잘 설명할 수 있다.이렇게 주성분 분석을 통해 원래 두 변수로 설명했던 데이터는 한 변수로만 설명할 수 있다.2차원이 1차원으로 삭감된 셈이다.이렇게 ... 차원 삭감주성분 분석특징량PCA교사 없는 공부