[딥러닝] 시간 주기성으로 예측 성능 높이기

hugingstar·2022년 4월 18일
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오늘은 시계열 데이터를 예측하는 모델을 만들면서, 시간주기성에 대한 생각을 해보았다. 시계열 인덱스는 그 상태 그대로 예측 모델에 넣을수 없어서 보통을 잘라내고 사용한다. 하지만, 시간은 주기성을 가지기 때문에 그 특징을 입력 값으로 사용하면 예측 성능을 높여줄 수 있다.

시간은 아래와 같은 주기성이 있다.

  • 1년은 52 주(365일) : X = 52
  • 1일은 24 시간 : X = 24
  • 1시간은 60 분 : X = 60

정말 간단한 예제로 이해를 해보면 좋을 것 같다.를 보면 9월 26일 0~4시의 데이터가 나와 있다.
09-26으로 동일한 날이라 주차가 변하진 않으니 Week의 Sin, Cos 값은 그대로 있지만, 시간은 변하기 때문에 주기함수인 Sin, Cos을 따라서 값이 일정하게 출렁출렁한다.

  • 관련 수식 : Sin(2 pi / X), Cos(2 pi / X)

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