Trader-TSf는 시간 시리즈 데이터를 처리하기 위한 프레임워크로, 데이터 전처리 단계에서 모델에 입력할 데이터를 생성하는 부분은 다음과 같이 설명할 수 있습니다.
1. 데이터 로드: Trader-TSf에서 데이터를 로드하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 일반적으로는 pandas를 사용하여 CSV 파일을 로드하는 방법을 사용합니다. 예를 들어, `df = pd.read_csv('data.csv')`와 같은 코드를 사용할 수 있습니다.
2. 데이터 전처리: 로드된 데이터를 전처리하는 단계에서는 데이터의 결측치 처리, 데이터의 타입 변환, 데이터의 정규화 등이 필요합니다. 예를 들어, `df.fillna(0)`을 사용하여 결측치를 0으로 대체하거나, `df['column_name'].astype(float)`을 사용하여 데이터의 타입을 float으로 변환할 수 있습니다.
3. 데이터 분할: 데이터를 모델에 입력할 데이터를 생성하기 위해서는 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할해야 합니다. Trader-TSf에서는 `train_test_split` 함수를 사용하여 데이터를 분할할 수 있습니다. 예를 들어, `train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=42)`와 같은 코드를 사용할 수 있습니다.
4. 데이터 생성: 모델에 입력할 데이터를 생성하는 단계에서는 데이터를 시계열 데이터로 변환하는 것이 필요합니다. Trader-TSf에서는 `TimeSeriesDataSet` 클래스를 사용하여 데이터를 시계열 데이터로 변환할 수 있습니다. 예를 들어, `dataset = TimeSeriesDataSet(df, time_idx='time', target='target')`와 같은 코드를 사용할 수 있습니다.
5. 데이터 변환: 데이터를 시계열 데이터로 변환한 후에는 데이터를 변환하는 단계가 필요합니다. 예를 들어, `dataset = dataset.add_target_mean()`을 사용하여 데이터의 평균을 계산할 수 있습니다.
이러한 단계를 통해 모델에 입력할 데이터를 생성할 수 있습니다. Trader-TSf의 공식 문서를 참고하여 더 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.
2025-06-27 05:17