시계열 데이터의 예측 성능을 향상시키는 데에는 몇 가지 중요한 특성들이 있습니다.
주기성 및 비주기성: 데이터의 주기성과 비주기성을 모두 적절히 예측하는 것이 중요합니다. 주기적인 패턴이나 불규칙한 변동을 정확하게 예측하는 능력이 필요합니다.
노이즈 강건성: 노이즈에 강건한 모델이 중요합니다. 실제 데이터는 노이즈가 많을 수 있으며, 이를 고려하지 않은 모델은 부정확한 예측을 할 수 있습니다.
상호 의존성: 다른 변수들 간의 상호 의존성을 고려하는 모델이 중요합니다. 시계열 데이터는 종종 서로 영향을 미치는 변수들로 구성되어 있기 때문에 이를 고려하는 모델이 더 나은 예측을 할 수 있습니다.
긴 시간 의존성: 시계열 데이터는 이전 시간 단계의 데이터에 의존하는 경우가 많기 때문에 모델이 긴 시간 간격의 의존성을 적절히 학습할 수 있어야 합니다.