AI 요약관련 정보

• 선형회귀 모델을 위한 주식 예측 시스템 구축 과정 중 학습용 데이터 준비 단계에 대한 설명입니다. 📈
• 데이터 전처리 과정에서 5일선, 20일선 이동 평균과 연도, 월, 일, 요일 등의 날짜 요소를 특징으로 추출했습니다. 📊
• 데이터프레임 내의 NaN(결측치) 값을 inplace=True 옵션을 사용하여 영구적으로 제거하는 중요성을 강조했습니다. 🧹
• 총 480일의 데이터 중, 예측 및 모델 성능 평가를 위해 마지막 30일 데이터는 학습용 데이터에서 제외했습니다. 🚫
• 원본 '날짜' 열은 연도, 월, 일, 요일로 세분화하여 추출했기 때문에 학습용 데이터에서 불필요한 정보로 간주하여 삭제했습니다. 🗓️
• 이 과정을 통해 최종적으로 450일치의 데이터를 학습용으로 준비했으며, 다음 단계에서는 이 데이터를 활용하여 모델링을 진행할 예정입니다. 🛠️