자기회귀 모델
자기회귀 모델은 시퀀스의 이전 입력을 측정하여 시퀀스의 다음 구성 요소를 자동으로 예측하는 머신 러닝(ML) 모델의 한 종류입니다.자기회귀는 시계열 분석에 사용되는 통계 기법으로, 시계열의 현재 값이 과거 값의 함수라고 가정합니다. 자기회귀 모형은 비슷한 수학적 기법을 사용하여 시리즈의 요소 간의 확률적 상관관계를 파악합니다. 그런 다음 습득한 지식을 사용하여 알려지지 않은 시퀀스의 다음 요소를 추측합니다.
자기회귀 모델은 시퀀스의 이전 입력을 측정하여 시퀀스의 다음 구성 요소를 자동으로 예측하는 머신 러닝(ML) 모델의 한 종류입니다.자기회귀는 시계열 분석에 사용되는 통계 기법으로, 시계열의 현재 값이 과거 값의 함수라고 가정합니다. 자기회귀 모형은 비슷한 수학적 기법을 사용하여 시리즈의 요소 간의 확률적 상관관계를 파악합니다. 그런 다음 습득한 지식을 사용하여 알려지지 않은 시퀀스의 다음 요소를 추측합니다.