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 ?
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