측정 데이터를 가공하지 않고 그 자체를 array 배열로 학습데이터를 만들어서 회귀나 분류를 할 수 있지 않을까? 하는 생각을 했다.
넘파이를 이용해 Array 배열을 만들고 이를 판다스 데이터프레임에 요소로서 넣었다.
각 행의 데이터 타입은 Object 타입이다.
데이터 프레임을 엑셀처럼 사용했기 때문에 어레이를 데이터프레임 안에 넣는다는 생각은 뭔가 어색했다.
하지만 측정한 센서데이터 자체를 학습데이터로 사용해 머신러닝을 학습시키기 위해 이런 방법을 시도하고 있다.
기존의 ML모델 학습방법은 이러했다.
시도하고자 하는 ML모델 학습방법은 다음과 같다.
물리량을 계산하는 과정이 꼭 필요한 지는 모르겠다. 데이터 학습의 관점에선.. 오히려 상관관계가 높은 요소를 중복해서 계산하는 꼴인지...일단 시도해보자
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