시계열 데이터를 분류를 위한 데이터로 바꿀려면 현재 데이터에 과거 데이터를 녹여 넣어야 할낀데,
어떻게 가공해야 성과가 좋게 나와요?
선생님들 알려주세요.
rnn쓰던가 트랜스포머 쓰던가 주파수 데이터면 fft를 해도 좋고 - dc App
무슨 소리인지 잘 이해가 안되는데 전처리 이야기하는거면 좀 더 구체적으로 이야기 해야할거 같고 모델 선택에 대한 이야기면 어떤 모델을 베이스로 사용하고 싶은지에 따라 다를듯
전처리 입니다. 기존 시계열 데이터를 분류모델에 적용하려면 레이블 달고, 피처 데이터 수정 해야 하는데, 어떻게 피처 데이터를 가공해야 좋은 성능의 모델이 나올까 고민입니다.
어차피 커널이나 인코더로 피쳐 변환시킬거고 선택도 전부 최적화 돌릴건데 굳이 싶은데 그냥 이상치만 제거할듯
rnn쓰던가 트랜스포머 쓰던가 주파수 데이터면 fft를 해도 좋고 - dc App
무슨 소리인지 잘 이해가 안되는데 전처리 이야기하는거면 좀 더 구체적으로 이야기 해야할거 같고 모델 선택에 대한 이야기면 어떤 모델을 베이스로 사용하고 싶은지에 따라 다를듯
전처리 입니다. 기존 시계열 데이터를 분류모델에 적용하려면 레이블 달고, 피처 데이터 수정 해야 하는데, 어떻게 피처 데이터를 가공해야 좋은 성능의 모델이 나올까 고민입니다.
어차피 커널이나 인코더로 피쳐 변환시킬거고 선택도 전부 최적화 돌릴건데 굳이 싶은데 그냥 이상치만 제거할듯