- 확률 과정(Stochastic Process) : 상관 관계를 가지는 무한 개의 변수의 순서열
- 시계열 데이터(Time Series Data) : 일정한 시간 간격으로 기록된 확률 과정의 샘플
- 독립변수($x_t$)와 알고자 하는 종속변수($y_t$)가 시간단위($t$)를 포함
- 모델의 출력(Output)은 $y$의 시간 $t$에서의 예측값($\hat{y_t}$)
- 기계학습과 시계열예측 간 큰 차이가 존재하기에, 시계열 변수생성은 약간의 조정들을 요구함
본 노트는 패스트캠퍼스 <파이썬을 활용한 시계열 데이터 분석 A-Z 올인원 패키지 Online.>의 강의노트 및 강의를 필기한 개인 노트입니다.