최근 아시는 분에게 패키지를 추천 받아서 적용 예제 코드를 만들어 보았다. 상세 내용을 포스팅 하고 싶었으나 시간이 너무 소요되어, 다음에 포스팅 하고자 한다. 해당 알고리즘은 분류 모형과 회귀모형 모두를 지원한다. 우선 데이터를 만들어 보자. 실행 가능한 예제 데이터가 없을 것 같아. 임의로 만들었으니 양해 바란다. import pandas as pd import numpy as np import pytorch_lightning as pl import pytorch_forecasting as pf classification_train_data = pd.DataFrame( dict( target=np.random.choice(["A", "B", "C"], size=300), value=np.random...

def test(): for i in range(10): for j in range(10): print(i,j) if j==2: return i,j try: for i in range(10): for j in range(10): print(i,j) if j==2: raise except: 1 for i in range(10): for j in range(10): print(i,j) if j==2: breaker=True break if breaker: break

현실에 데이터는 고도의 비선형 자료에 해당하며, 문제 해결에 다양한 제약이 존재한다. 전통적인 최적화 알고리즘들은 이러한 알고리즘을 해결하기에 한계가 존재한다고 한다. 따라서 이러한 한계를 극복하기위해 휴리스틱 알고리즘(Heuristic Algorithm)들이 개발되고 있다고 한다. * 휴리스틱이란 불충분한 시간이나 정보로 인하여 합리적인 판단을 할 수 없거나, 체계적이면서 합리적인 판단이 굳이 필요하지 않은 상황에서 사람들이 빠르게 사용할 수 있게 보다 용이하게 구성된 간편 추론의 방법이다. 딥러닝도 이에 한 부류에 해당한다. 회귀분석에서도 이러한 휴리스틱 알고리즘이 있는데 기호적 회귀분석이 이에 해당한다고 한다. 기호적 회귀분석은 데이터에 대해 종속변수와 독립변수간에 관계를 가장 잘 설명할 수 있는 ..

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