AI7.시계열학습

1. 첨부한 rawdata.txt를 사용하여 강의안 내용 실습과정 작성

2. (강의에서 안내한) 통계청 데이터를 이용하여 myrawdata.txt를 생성한 후, ml1으로 학습하고, 결과를 분석

1. 첨부한 rawdata.txt를 사용하여 강의안 내용 실습과정 작성

< rawdata.txt >

< 컴파일 >

< 2라인의 5필드 >

< addnumber로 순서를 정하고 그 결과를 lsmdata로 저장, lsm으로 기울기와 절편 생성 >

< ml1으로 pm.txt 학습 >

*************************************************************************************************

< 필드4로 lsmdata 생성, 기울기와 절편 보기 >

< 필드 4 ml1 실행 >

2. (강의에서 안내한) 통계청 데이터를 이용하여 myrawdata.txt를 생성한 후, ml1으로 학습하고, 결과를 분석 – 1995~2016 까지의 충주시 순이동량(전입-전출)

./selectline 2 < myrawdata.txt | ./cutfield 1 > mydata.txt

2번째 라인의 1필드를 뽑아냄.

./addnumber 1< mydata.txt > lsmmydata.txt

1부터 마지막 22까지의 숫자를 입력 해서 결과를 lsmmydata.txt에 저장

기울기와 절편을 계산.

 

./updown < mydata.txt > mypm.txt

mydata를 입력해서 데이터들이 증가하면 + 감소하면 –를 계산 // 그 결과를 mypm에 저장

./ml1 < mypm.txt > myml.txt

ml1을 실행해 결과를 myml.txt에 저장

비교를 위해 1995 ~ 2005 까지의 데이터를 이용.

2006 ~ 2016 까지의 데이터를 이용.

1995~2005	1995~2005
실제 데이터
+
+
-
-
-
-
-
+
+
+
	results
	+++ : 1
	++- : 1
	+-+ : 0
	+-- : 1
	-++ : 1
	-+- : 0
	--+ : 1
	--- : 3

2006~2016	2006~2016
실제 데이터	예측 데이터
+	+
+	+
-	+
+	+
-	+
+	-
-	+
+	-
-	+
+	-
	results
	+++ : 0
	++- : 1
	+-+ : 4
	+-- : 0
	-++ : 0
	-+- : 3
	--+ : 0
	--- : 0

1995~2005	1995~2005
실제 데이터
+
+
-
-
-
-
-
+
+
+
	results
	+++ : 1
	++- : 1
	+-+ : 0
	+-- : 1
	-++ : 1
	-+- : 0
	--+ : 1
	--- : 3

2006~2016	2006~2016
실제 데이터	예측 데이터
+	+
+	+
-	+
+	+
-	+
+	-
-	+
+	-
-	+
+	-
	results
	+++ : 0
	++- : 1
	+-+ : 4
	+-- : 0
	-++ : 0
	-+- : 3
	--+ : 0
	--- : 0

++ = +, -,, +- = -,, -+ = +,, --=-.

1995~2005 까지의 ml1을 이용해 나온 results를 이용해 2006~2016의 실제 데이터와 예측을 해서 나온 결과

	2006~2016	2006~2016
	실제 데이터	예측 데이터	결과
2006	+	+	o
2007	+	+	o
2008	+	+	o
2009	-	+	x
2010	+	-	x
2011	-	+	x
2012	+	-	x
2013	-	+	x
2014	+	-	x
2015	-	+	x
2016	+	-	x

 

예측을 한 것과 실제 데이터를 비교해 보면 3/11의 확률을 가진다.

결과들을 보면 상당히 불확실하다는 것을 알 수 있다.

그 이유는 1995~2005 까지의 학습할 것들이 매우 적다는 것을 알 수 있다.

하지만 1995~2016까지의 데이터를 학습하면 2017부터의 년도들의 순이동량을 예측 할 수 있는 확률을 높일 수 있다.

[ y=-421.381818x + 1135.839364 ] -> 기울기 -421.381818

 

[ y=62.300000x – 501.163636 ] -> 기울기 62.300000

 

1995~2005의 순이동량은 감소라는 추세고 2005~2016의 순이동량은 증가한다.

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Ai강의안7%28regression.hwp