London bike share 데이터로 시계열 예측문제 연습하는데, XGBoost를 이용하려 하거든? 종속변수는 매일의 자전거 대여수 (cnt 변수) 이고, 외생변수로 매일의 기온 (temp 변수), 풍속 (wind)가 있음.

원하는건 cnt, temp, wind의 lagged 변수를 추가하고 싶은데 각각 몇시점 이전 까지의 lagged 변수를 넣으면 좋을지 모르겠네...

VAR 처럼 차분을하고 acf, pacf, ccf 로 이런걸 따지자니, xgboost 모델은 정상성을 딱히 요구하지 않아서 차분을 할 수도 없고 ㅠ

차분을 안한 상태에서 acf,ccf를 그려보면 lag = 60 까지 유의미하게 0이 아닌 값이 지속됨.... 어케해야함?

시계열 모델을 머신러닝 모델로 분석하는건 첨이라 존나 어렵다 ㅠ