20240830 TIL7. 머신러닝을 통한 예측우리 팀은 총 7가지의 회귀분석을 해보기로 했었고 선형, 릿지, 라쏘, 엘라스틱, 랜덤포레스트, XGboost, 시계열 분석을 했었다.그 중 나는 아직 머신러닝이 어렵다고 판단되어 가장 기본적인 선형회귀와 릿지회귀를 선택해서 했고 그 결과가 바로 전에 썼던 이커머스 주간 판매량 예측2에 있다. 역시나 기본적인 회귀라서 그런지 성능이 좋지 않아 내가 나온 결과값을 예측을 하진 못했고 성능이 좋았던 랜덤포레스트, XGboost, 시계열 회귀 분석을 통해 어떻게 재고관리를 할 지 예측을 했다. - 모델의 총 성능평가모델RMSER-squared(R2)MAE선형회귀 21948.62 0.09 14634.18릿지회귀 21948.620.09 14634.07라쏘회귀1311..
