날짜와 값이 매우 큰 데이터 세트가 있습니다. 날짜와 값이있는 선형 회귀를 사용하여 예측 수식을 얻을 수 있습니까?날짜가있는 선형 회귀
날짜와 사용 가치가 있습니다. 날짜를 숫자 값으로 변환하고 예측 공식을 얻을 수는 있지만 작동하지 않을 것이라고 생각합니다.
이 사용 사례를 어떻게 처리 할 수 있습니까? 사용할 수있는 최고의 기계 학습 기술은 무엇입니까? 선형 회귀를 선호하지만 사용 방법을 잘 모릅니다.
모두는 날짜를 숫자로 변환하는 방법에 따라 다릅니다. 작지만 날짜 필드의 가능한 최소값에 가까운 날짜를 선택하고 그 기본 날짜 이후의 일을하면 괜찮을 것입니다.
날짜 필드의 중앙값에 가까운 기본 날짜를 선택 (실험)하여 선택할 수도 있습니다 (이 경우 양수와 음수 값을 모두 갖게됩니다). 지금까지 과거에 날짜를 따기
는답장을 보내 주셔서 감사합니다. 그래서 1) Date에 선형 회귀를 사용할 수 있습니까? 2) 2008 년 1 월 31 일부터 날짜를 정해야합니까? – user826407
1 - 예, 가장 확실하게 ... 2 - 데이터의 모양에 따라 다르므로 실험은 1/1/2008과 같이 시도해보십시오. 1/1/2013 –
고맙습니다. 내가 2008 년 1 월 1 일 시험을 할 때 나 한테 말했어? 난 저걸 이해하지 못 했어 . 날짜 값을 어떻게 유지해야합니까? 나는 그것을 1로 유지해야합니까? – user826407
내가 어떤 거리 보존 변환이 작동하지 왜 좋은 이유가 표시되지 않습니다 ... 일반적으로 (명백한 이유로) 좋은 생각이 아니다. 예 : date를 unix-timestamp로 설정 한 다음, 어떤 종류의 센터링을 위해 가장 낮은 것을 뺍니다. – sascha
그래서 1/1/2008이 uniq 타임 스탬프로 변환하고 0으로 만드는 것은 내 시작 값이므로 – user826407
예, 그렇지만 나머지는 빼야합니다. 그것은 '벡터 (x0, x1, ...) - x0''' (벡터 빼기; x0, x1은 낮은 것부터 높은 것까지 순서대로)과 같습니다. (근본적인 최적화 알고리즘과 관련해서는 수치 적 견고성을 위해서만, 아주 작거나 매우 큰 숫자를 좋아하지는 않으며, 필요하지 않을 수도 있고, SGD와 같은 빅 데이터 알고리즘에 더 많이 필요함) – sascha