728x90 시계열과 회귀 차이1 회귀분석과 시계열분석의 차이 수치를 예측하는 두 가지 분석 방법이 있습니다. 보통 처음 머신러닝을 배우게 되면 회귀를 통해 수치를 예측하는 것을 배웁니다. 그러다 이제 시계열 분석을 알게 되는데요. 회귀와 시계열 분석은 어떤 차이가 있고, 어떨 때 사용하는 것이 좋은지 정리해 보겠습니다. 1. 데이터 유형 회귀 회귀 분석에서 데이터는 하나 이상의 독립 변수(예측 변수)와 종속 변수(예측하려는 결과)로 구성됩니다. 시간의 흐름이 반영되어 있지 않으며, 이를 횡단면데이터라고 부릅니다. 시계열 분석 시계열 분석에서는 일정한 간격으로 시간에 따라 데이터를 수집합니다. 데이터는 시간 종속적이며 각 관찰은 이전 관찰의 영향을 받습니다. 이를 시계열 데이터라고 부릅니다. ※ 다수의 시점에 다수의 독립변수를 가지고 있는 경우 시계열 횡단면 데이터.. 2023. 8. 2. 이전 1 다음 728x90
