AI 요약관련 정보

• 선형회귀 모델 기반 주식 예측 시스템 구축의 일환으로 날짜 요소 추출 과정을 설명합니다. 📈
• 기존 5일선, 20일선 이동평균 추출에 이어 날짜 데이터를 연도, 월, 일, 요일로 세분화하여 추출합니다. 📅
• Pandas 라이브러리의 강력한 날짜/시간 처리 기능을 활용하여 DataFrame 내 '날짜' 열에서 각 요소를 효율적으로 분리합니다. 🐍
• 추출된 연도, 월, 일, 요일 정보는 lr_price_df에 새로운 열로 추가되어 데이터프레임을 확장합니다. ➕
• 주식 시장의 특성상 토요일과 일요일은 휴장이므로 해당 요일의 데이터는 존재하지 않음을 확인합니다. 🚫
• 이 과정은 모델 학습에 필요한 데이터를 더욱 정교하게 준비하는 중요한 단계이며, 다음 영상에서는 추가 데이터 추출이 예정되어 있습니다. 🛠️