2021-05-31(태양열 에너지 예측15)

오늘도 저번 작업에 이어서 모델링 작업을 하고 있습니다.

r의 forecast 패키지를 파이썬에서 할려고 하니까 갖은 오류에 막혔습니다 

마감시간은 가까워지고.. 살짝 조급해 집니다 

target의 정상성을 아직 확보를 못했습니다. sarimax의 차분의 수, ar,ma를 조금만 높히면 메모리 부족으로 인해 

오류가 뜹니다.. 코랩pro의 메모리가 25기가 인데 말이죠;

 

acf,pacf plot을 보면 실험 하고 싶은 경우의 수가 많은데 결과를 보지 못하니까 너무 상당히 꽤 크게 안타깝습니다 

다른 모델을 적용해야 할것 같아서 ExponentialSmoothing 을 이용해 봤습니다.

이론 강의에서 살짝 배우긴 했는데 기억이 잘 나지 않더라구요 맘 같아선 재 수강을 또 하고 싶지만 급한 관계로 일단 패스했습니다.  sarimax에서 m을 24로 설정했는데, 이 평활기법에서는 24*12를 해야 가장 낮은 성능을 보였습니다.

 

점수가 9점대를 기록했습니다.(trend = None) 

데이콘의 베이스 모델 점수가 8점대였던걸 감안하면 

쓸모있는 모델인지 약간 의문이 들었습니다. (일말의 희망이였는데)

 

 

현재까지는 1위가 랜덤포레스트, 2위 LGB, 3위 ExponentialSmoothing (trend=None) 입니다.

지금 실험중인 SARIMAX 파리미터는 AR,MA 차수를 살짝 크게 높혔습니다. 혹시나해서요