sweet_it sweet_it

비트코인 1시간봉 시계열 예측 정확도(53%) 개선 방법비트코인 1시간봉 시계열 예측에서 53%의 정확도는 딥러닝 기반 모델로는 아쉬운 수준입니다. 아래에서는 실제 연구와 실전 경험에 기반해 CNN-LSTM 구조의 시계열 예측 정확도를 높이는 주요 방법들을 정리합니다.1. 데이터 전처리 및 증강데이터 증강: 시계열 데이터에 다양한 증강 기법(시간 이동, 진폭 스케일링, 가우시안 노이즈 주입 등)을 적용하면 모델이 다양한 시장 상황에 더 잘 적응하고, 평균적으로 15% 이상 정확도가 향상될 수 있습니다1.결측치 처리: null 값이 있는 행은 과감히 제거하거나, 적절한 보간법을 적용해 학습 데이터의 품질을 높이세요2.정상성 확보: 시계열 데이터가 정상성을 띠도록 변환(차분, 로그 변환 등)하는 것도 중요합..