CounterfacTS를 사용하여 모델의 성능을 개선하는 데에는 몇 가지 방법이 있습니다. 먼저, CounterfacTS를 활용하여 특정 지역에 위치한 시계열 데이터의 특성을 시각화하고 이를 분석함으로써 모델의 예측 능력에 영향을 미치는 주요 특성을 식별할 수 있습니다. 이를 통해 모델의 성능을 개선하기 위해 필요한 변환을 결정할 수 있습니다. 또한, CounterfacTS를 사용하여 기존 데이터를 변환하고 새로운 시나리오를 탐색하는 데 필요한 카운터팩추얼을 생성할 수 있습니다. 이를 통해 모델을 훈련시키는 데 사용할 수 있는 새로운 데이터를 만들어 모델의 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다.
기존 데이터의 변화에 따른 모델의 예측 능력을 어떻게 평가할 수 있을까?
기존 데이터의 변화에 따른 모델의 예측 능력을 평가하기 위해서는 CounterfacTS를 사용하여 변환된 데이터를 훈련 데이터로 사용하여 모델을 다시 훈련시키고 테스트 데이터에 대한 예측을 수행해야 합니다. 이를 통해 변환된 데이터를 사용했을 때 모델의 성능이 어떻게 변하는지를 확인할 수 있습니다. 또한, 변환된 데이터를 사용하여 특정 지역의 테스트 데이터에 대한 모델의 예측 능력을 개선하는 데 어떤 영향을 미치는지를 평가할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 특정 지역의 데이터에 대해 얼마나 잘 작동하는지를 이해할 수 있습니다.
CounterfacTS를 활용하여 새로운 시나리오를 탐색하는 데 어떤 장점이 있을까?
CounterfacTS를 활용하여 새로운 시나리오를 탐색하는 데는 몇 가지 장점이 있습니다. 먼저, CounterfacTS를 사용하면 사용자가 데이터의 특성을 시각적으로 탐색하고 모델의 성능에 미치는 영향을 이해할 수 있습니다. 또한, CounterfacTS를 사용하면 사용자가 데이터를 변환하고 새로운 데이터를 생성하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 새로운 시나리오를 탐색하고 모델의 예측 능력을 향상시키는 데 도움을 받을 수 있습니다. CounterfacTS를 사용하면 사용자가 데이터의 특성을 더 잘 이해하고 모델의 성능을 개선하는 데 필요한 변환을 식별할 수 있습니다.
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Inhoudsopgave
시계열 예측 모델의 견고성을 CounterfacTS로 조사
Probing the Robustness of Time-series Forecasting Models with CounterfacTS