드디어 데이콘 우승작 4장 신용카드 매출 예측의 끝이 보이기 시작한다. 오늘은 모델 구축과 검증부터 성능향상방법까지 끝을 볼 수 있기를. 아 이전에 먼저 다뤘어야겠지만, 이 우승자분께서는 특이하게도 R studio를 사용하셨다. 그런데 책에서는 이걸 rpy2 라이브러리를 활용해서 파이썬에 적용하는 방향으로 작성이 되어있었다. 처음에는 문제를 풀 때, 왜 굳이 R코드를 가상환경을 만들고 굳이 호환되는 버전까지 찾아가며 파이썬으로 옮겨서 작업을 하셨을까 싶은 의문이 있었는데, 알고보니 독자들이 뭐 하나라도 더 배울 수 있게 해 주겠다는 저자분들의 노고가 들어간 것이라고 생각 하려고 한다. 근데 그래도,,, 이렇게는 안할것같다. 차라리 R을 따로 돌리고 말지.... from rpy2.robjects.packa..
이어서 상점 신용카드 매출 예측 1위 코드 공부 및 정리. 우선 데이터가 정상定常인지부터 확인하자. 그러기 위해서는 먼저 비정상 데이터의 패턴부터 정리 해 보자. 계절성(Seasonality) 계절성이라는 말에 혹해서 꼭 연단위 변화일 필요는 없다. 다만 일정하고 알려진 빈도로 변화하는 경우를 계절성을 띈다고 한다. 추세(Trend) 데이터가 시간에 따라 증가하거나 감소하는 경우. 꼭 선형이거나 증감이 변하여도 상관없음. 대략 눈으로 볼때 평균이 어떻게든 변하는구나 싶으면 추세가 있다고 보면 맞을 듯. 주기성(cycle) 계절성과 처음엔 헷갈렸으나 정의를 보면 쉽게 알 수 있다. 주기성도 계절성처럼 관측값이 변화하지만 그 빈도가 알려져있지 않고, 일정하지 않은 모습을 보인다. 보통 잔차와 함께 묶여서 그..
3월 말부터 AI, 빅데이터 관련 공부를 시작했고 벌써 약 두 달 가량 공부를 했다. 아직 뭘 한건지 모르겠는 부분도 있고, 많이 배웠다 싶은 부분도 있고, 정신이 없지만 일단 배운걸 좀 기록해 봐야겠다는 생각에 당장 학원에서 진행중인 데이콘 1등 솔루션을 가지고 책과 코드에 나와있는 내용을 대략적으로 따라가면서, 이렇게 하면 어떨까, 혹은 사고 과정이 어떻게 됐을까 하는 것들을 좀 적어보려고 한다. 제일 먼저 작성 할 것은 당장 우리 조에서 맡게 된 상점 신용카드 매출 예측이고 개요는 아래와 같다. ・ 주 최 : 펀다(FUNDA), 데이콘 ・ 문 제 : '16. 6. 1. ~ '19. 2. 28. 까지의 매출 데이터를 기반으로 '19. 3. 1 ~ 5. 31까지 3개월간의 상점별 총 매출을 예측할 것 ..
