Prophet.ipynb

시계열 예측.ipynb

salestv_food.csv

XGBoost : 그래디언트 부스팅 프레임워크의 일종으로, 회귀와 분류 문제에 강력한 성능을 발휘

평가지표
Best Parameters (CA_3): {'xgbregressor__colsample_bytree': 0.8, 'xgbregressor__learning_rate': 0.01, 'xgbregressor__max_depth': 3, 'xgbregressor__n_estimators': 150, 'xgbregressor__subsample': 1.0}
Normalized Mean Squared Error (CA_3): 0.589818653316764
Normalized Mean Absolute Error (CA_3): 0.05111644097718358
Normalized Root Mean Squared Error (CA_3): 0.7679965190785463

Best Parameters (CA_4): {'xgbregressor__colsample_bytree': 1.0, 'xgbregressor__learning_rate': 0.01, 'xgbregressor__max_depth': 7, 'xgbregressor__n_estimators': 50, 'xgbregressor__subsample': 0.8}
Normalized Mean Squared Error (CA_4): 2.875035347433036
Normalized Mean Absolute Error (CA_4): 0.10515823738305899
Normalized Root Mean Squared Error (CA_4): 1.6955929191386228

Linear Regression : 독립변수와 종속 변수 사이의 선형 관계를 모델링

평가지표

Normalized Mean Squared Error (CA_3): 0.9903980649280788
Normalized Mean Absolute Error (CA_3): 0.07171572561604043
Normalized Root Mean Squared Error (CA_3): 0.9951874521556623

Normalized Mean Squared Error (CA_4): 2.853999600445694
Normalized Mean Absolute Error (CA_4): 0.10923422326834681
Normalized Root Mean Squared Error (CA_4): 1.6893784657221407

ARIMA : 시계열 데이터의 예측을 위해 자주 사용되는 모델로, 자기회귀(AR), 차분(I), 이동평균(MA)요소를 결합