Julia에서 시계열 데이터 처리 예제 (2#2)

ML Approaches for Time Series을 참조 했으며 해당 자료는 python으로 구현 되었다. 여기서는 Julia로 바꿔서 구현 하였다.

  • 특히 Genetic Programming을 사용한 부분은 원 게시글에서 python “gplearn” 이라는 라이브러를 사용하여 회귀분석을 하였으나 여기서는 스탠포드에서 제공하는 “ExprOptimization”이라는 Julia용 package를 사용하여 구현 하였다.
  • pyton Scikitlearn 부분은 Julia용 Scikilearn을 사용하여 동일하게 구현 하였다.
  • python과 julia의 random number발생시 seed가 동일하고 랜덤넘버 발생 알고리즘이 동일한데도 발생되는 랜덤넘버가 달라 python numpy를 PyCall로 호출하여 데이터를 생성하고 동일한지 결과가 나오는지 여부를 검토 했으며 동일하게 나왔다. “predict_y_windows_with_numpy(2018)” 부문 참조

소스구현(Jupyter Notebook – html 버전)

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