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시계열 데이터 처리에 대한 질문입니다.
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안녕하세요.
XGboost를 이용한 classification 학습모델을 만들고 있는데요,,
시계열 특성이 있는것은 보통 어떻게 처리를 하나요?
예를 들어 최근 5년간의 판매실적(금액) 데이터가 있으면 이것의 추이를 feature로 구성하는 방법에 대해서 도통 감이 오지 않습니다.
회귀분석이라면 5년간 판매실적의 추이를 분석해 내년 판매실적을 예측하는 것인데, 제가 원하는 것은 5년간의 추이를 feature 요소 중의 하나로 적용하는 것입니다. XGBoost 강의에서 활용했던 데이터셋 처럼요.
감사합니다~
답변 3
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1년단위 매출을 feature로 만들면 좋을 것 같습니다.
1년매출, 2년매출, 3년매출, 4년매출, 5년 매출로 해서 5개의 feature를 만들고, 기존의 feature값들과 합치면 될것 같습니다.
감사합니다.
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네, 예를 들면 음식점의 폐업가능 여부를 예측한다고 했을때,
feature는 음식점명, 업종, 마진율, 인근 거리 동일업종 수 등이 있고, target은 실제 폐업여부가 될 것입니다.
여기에 음식점들의 최근 5년간 매출액 row데이터를 가지고 있다면, 이것을 어떻게 feature의 구성요소로 반영할 수 있는지가 궁금합니다. 단순하게 생각하면 매출액이 해마다 줄어들수록 폐업가능성은 올라가지 않겠습니까.. 이것을 feature로 반영하고 싶은데 classification 방식에서는 데이터셋을 어떻게 구성하는지가 궁금했습니다.
답변 감사드립니다.
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안녕하십니까,
추이를 feature로 구성한다는 얘기를 제가 잘 이해하지 못했습니다.
좀 더 자세하게 현재 feature들과 원하는 target값이 무엇인지 기재해 주실수 있는지요?
감사합니다.