패스트캠퍼스 - 파이썬을 활용한 시계열 데이터 분석 A-Z 올인원 패키지 Online1 [패스트캠퍼스] Lecture 4 & 5. 시계열 데이터 분리 및 레퍼런스 알고리즘(Week 3-1) 환급챌린지 3주차 미션 1 이번시간에는 시계열 데이터분석에 앞서 데이터 분리작업과 레퍼런스 알고리즘 및 시각화를 통한 직관적인 데이터의 이해방법을 배웠다. 특히나 이 시간에 가장 궁금했던 시계열 데이터의 분리방법을 알 수 있어서 좋았지만 강의에서 채워주지 못한 궁금증들도 생겼다. 훗날 이 궁금증들이 해소되길 바라며 배운내용을 정리해보겠다. 데이터 분리 비시계열 데이터 vs 시계열 데이터 1. 비시계열 데이터 1.1 일반적인 준비 훈련셋(Training set): 일반적으로 전체 80%의 데이터를 차지하며 검증셋을 포함한 데이터 세트 검증셋(Validation set): 20% 데이터를 차지하며 Training set의 일부분 훈련된 모델의 성능을 검증하는데 쓰임 테스트셋(Test set): 전체 20%를.. 2021. 3. 2. 이전 1 다음
