장점:
다중 특성 예측: 자동회귀 접근 방식은 다중 특성을 예측하는 데 효과적입니다. 이는 하나의 모델을 사용하여 여러 특성을 예측할 수 있어 리소스와 시간을 절약할 수 있습니다.
순차적 예측: 자동회귀 모델은 이전 예측 결과를 기반으로 다음 예측을 수행하여 특성 간 상호작용을 고려할 수 있습니다.
텍스트 생성: 순차적으로 텍스트를 생성하므로 다양한 특성을 텍스트 형태로 출력할 수 있습니다.
단점:
데이터 의존성: 자동회귀 모델은 이전 예측 결과에 의존하기 때문에 초기 예측이 잘못되면 이후 예측에 영향을 줄 수 있습니다.
계산 비용: 순차적으로 예측을 수행하므로 계산 비용이 높을 수 있습니다.
과적합 가능성: 모델이 학습 데이터에 지나치게 의존하여 새로운 데이터에 대한 일반화 능력이 제한될 수 있습니다.