EUE가 제일 중요하게 수행해야할 부분입니다. 데이터에 대해 선형회귀 분석을 진행합니다. 이 결과를 바탕으로 단위 시간 후의 온도를 예측해봅니다.
## Input Data
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@@ -64,7 +64,6 @@ EUE가 제일 중요하게 수행해야할 부분입니다. 데이터를 학습
- 월 ( Month )
- 일 ( Date )
- 시 ( Hour )
- 분 ( Minute )
- 외부 데이터
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@@ -90,4 +89,4 @@ EUE가 제일 중요하게 수행해야할 부분입니다. 데이터를 학습
[Linear Regression](https://ko.wikipedia.org/wiki/선형_회귀)를 통해서 데이터들의 선형 관계를 파악 후 다음의 온도를 예측해보려 합니다.
훈련 데이터는 최근 7일 간의 데이터를 사용합니다. 훈련을 통해 생성된 가중치들은 데이터들과 마찬가지로 CSV형식의 독립적인 파일로 생성해 저장합니다. 저장된 가중치는 다음 훈련의 초기값으로 사용됩니다.
매일 자정(Day K) 데이터 처리 과정이 진행 됩니다. 따라서 (Day K - 1)의 데이터들과 (Day K - 1)까지 사용된 가중치 데이터들을 이용해 Linear Regression을 진행합니다. 데이터 처리 과정이 진행된 후의 가중치들은 (Day K)의 가중치 파일로 생성되어 저장됩니다.