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시계열 데이터 분석 기법의 장단점 및 예시2025.01.261. ARIMA 모델 ARIMA 모델은 시계열 데이터의 선형적 관계를 잘 포착하여 비교적 간단한 수식으로 데이터 예측이 가능하다는 장점이 있습니다. 주식 가격 예측, 경제 지표 예측, 수요 예측 등에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 그러나 비선형적이거나 계절적 패턴을 가진 데이터에는 적합하지 않으며, 모델의 설정 및 파라미터 최적화가 복잡할 수 있다는 단점이 있습니다. 2. 지수평활법 지수평활법은 데이터의 최신 변화에 빠르게 반응하여 짧은 기간의 예측에 특히 유리합니다. 이 방법은 비교적 간단하고 직관적이며, 데이터가 급격히 변동할...2025.01.26
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의사결정 트리(Decision Trees)2025.05.101. 의사결정 트리(Decision Trees) 의사결정 트리(Decision Trees)는 머신러닝에서 가장 널리 사용되는 분류(classification) 및 회귀(regression) 알고리즘 중 하나입니다. 이는 데이터의 특징을 기반으로 한 의사 결정 규칙의 계층적 트리 모델을 나타냅니다. 의사결정 트리는 간단하고 해석하기 쉬운 모델로 알려져 있으며, 데이터의 특징을 직관적으로 이해할 수 있는 장점이 있습니다. 2. 의사결정 트리의 구조 의사결정 트리는 다음과 같은 구조로 이루어져 있습니다: 노드(Nodes), 가지(Edge...2025.05.10
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