예제: 선형 예측 2
주기 데이터 예측
predict 함수를 사용하여 주기 데이터 집합의 미래 값을 구합니다.
1.
sin 및
cos 함수를 사용하여 주기 데이터 집합을 정의합니다.
2. 주기 데이터 집합을 도표화합니다.
3. 함수의 다음 20개 점을 계산합니다.
4. predict 함수를 사용하여 다음 20개 데이터 점을 외삽합니다.
5. 구한 외삽 데이터 점을 원래 도표에 추가하여 결과를 비교합니다.
도표에서 알 수 있듯이 predict 함수는 주기 데이터에서 매우 정확하게 작동합니다. 이는 자기상관에 근거하여 예측이 이루어지기 때문입니다.
선형 데이터 예측
predict 함수를 사용하여 선형 데이터 집합의 미래 값을 구합니다.
1. 선형 데이터 집합을 정의합니다.
2. 선형 데이터 집합을 도표화합니다.
3. 함수의 다음 50개 점을 계산합니다.
4. predict 함수를 사용하여 다음 100개 데이터 점을 외삽합니다.
5. 구한 외삽 데이터 점을 원래 도표에 추가하여 결과를 비교합니다.
처음에는 선형 예측에 문제가 없습니다. 뒤로 갈수록 predict 함수가 주기성을 띠도록 강제 적용되기 때문에 일반적으로 너무 멀리까지는 예측하지 않는 것이 좋습니다.
이전 값 추정
시계열 데이터 집합의 이전 값을 추정하는 데에도 predict 함수를 사용할 수 있습니다.
1. 시계열을 정의하고 도표화합니다.
2. 이전 값의 수를 설정합니다.
3.
reverse 함수를 사용하여 원래 데이터 점의 순서를 뒤집은 다음 순서를 역 시계열에
predict를 적용합니다.
4. 결과 벡터를 반전합니다.
5. 외삽한 값과 원래 시계열을 도표화합니다.
전체 데이터 점 집합을 쉽게 확인할 수 있도록 마지막 외삽 점과 시계열의 첫 번째 데이터 점 사이에 파선이 그려집니다.
