그룹별 시계열 데이터 예측

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안녕하세요 머신러닝을 공부하고 있습니다. 아래와 같은 시계열 데이터가 있습니다.

time                   id         value
2010-04-11 23:00:00 2156213     10.0    
2010-04-12 02:00:00 2156213     3.0
2010-04-12 08:00:00 2156213     9.0
2010-02-01 04:00:00 2231441     0.0
2010-02-01 11:00:00 2431441     7.0
... ... ... ... ... ... ...
2016-10-13 08:00:00 2441232     134.0
2016-10-13 10:00:00 2441232     136.0
2016-10-13 14:00:00 2441232     140.0
2016-10-13 16:00:00 2441232     100.0
2016-10-14 04:00:00 2441232     120.0

위의 시계열 데이터를 학습해서 새로운 id, time, value가 주어지면 그 다음 value값을 예측하고 싶습니다. (id마다 측정된 시간과 간격, value의 변화가 다릅니다.)

생각한 아이디어로는 id별로 regression 학습을 따로 진행한 뒤, 학습된 모델들을 합치는 방법을 생각했으나 합치는 방법이 없는 것 같고.. 그런 알고리즘도 없는 것 같은데 , 제가 너무 어렵게 생각하는건지.. 다른 방법 아시는분 계신가요 ?

1 답변

  • 보통 시계열은 rnn, lstm 등이 기본인데요. 질문하신 데이터는 시간 간격이 일정하지 않아서 적용가능할지 의문이네요.

    Regression 은... 독립변수와 종속변수간의 관계로 예측하는건데, 독립변수로 잡을만한 게 있나요? datetime 을 월, 일, 요일, 시간, 분, 초 .. 등으로 가공해서 뭔가 해봐야할지? 이렇게 해도 결과는 장담할 수 없을 것 같아요.

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