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[AI/딥러닝] 회귀 vs 시계열 회귀 차이

알고리즘을 선택해야 하는데... 기본적인 지식을 알아야 하겠지!둘 다 연속적인 값을 예측한다는 점은 같지만, 핵심 차이는 시간 정보(순서)의 반영 여부라고 합니다~! ✅ 일반 회귀 (Regression)• 시간 개념 없음.• 입력 데이터의 순서가 바뀌어도 모델 성능에는 영향 없음.• 단순히 입력 변수 X → 출력 Y 관계만 학습.예)X (평수) Y (월세)10평40만원20평80만원30평 120만원평수와 월세의 관계만 본다 → 순서 무관.✅ 시계열 회귀 (Time Series Regression)• 시간 흐름과 패턴(추세, 계절성)을 반영해야 함.• 이전 시점의 값이 미래 값에 영향을 준다.• 데이터의 순서를 절대 바꾸면 안 됨.예)날짜예약 수1일502일703일654일 ?이전 날짜들의 흐름을 기반으로 다음..

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