AI Study/Machine Learning2 지수가중이동평균 (EWMA) Python 설명 EWMA (Exponentially Weighted Moving Average) : 지수가중이동평균EWMA는 주로 시계열 데이터에 사용된다 (시간에 영향이 있는)- 최근 데이터에서는 큰 비중(Weighted)을 적용하고 시간이 오래된 데이터에는 가중치를 적게 주는 방식 - 여기에서 비중(Weighted)의 차이를 지수를 이용하여 (Exponentially) 구하게 된다 - 만약 여기에서 비중 없이 일정한 가중치를 두게 된다면 그걸 (SMA : Simple Moving Average)라고 한다다음 식을 보면 t를 해당 시점이라고 생각 하고 a 가 0~ 1사이의 값을 가져서 곱해질 수록 작아진다는 관점으로 보면새로운 데이터(최근 데이터) 가 나올 수록 과거의 데이터는 a가 계속 곱해지게 되며 작아.. 2026. 1. 21. Decision Tree, Random Forest, ExtraTressClassifier 1. Decision Tree (결정트리) 흔히 의사결정나무라고 한다 분류와 회귀 모두 가능한 지도 학습 모델 중에 하나이다 쉽게 스무고개를 한다고 생각하면 된다 한번의 분기마다 T/F 두개로 분기한다 여기서 질문을 담은 것이 Node라고 하고 첫 질문을 Root Node 맨 마지막 노드를 Terminal Node 혹은 Leaf Node라고 한다 이를 통해서 어떻게 나누냐 이렇게 데이터를 가장 잘 구분할 수 있는 질문을 기준으로 나누고 이어서 한번더 나눈다. 느낌이 오다 싶히 조금만 깊게 해도 쉽게 오버피팅이 된다 이러한 것을 막기 위해서 Pruning이라는 방법(노드의 분기 개수를 제한 하는 것(최대 깊이 혹은 분기 노드 개수를 지정)) 그러면 결정트리는 어떻게 학습을 하냐 불순도(Impurity)를 .. 2023. 8. 17. 이전 1 다음
