Windowed datasets

N 주기(Window Size) 만큼의 데이터를 관측할 것인지 나타낸 데이터 셋. Time-series dataset 구성 시 반드시 필요하다.

• shift: 다음 관측 그룹 간의 간격
• stride: window간의 시간 간격 조절
• Interval: window 내 데이터 사이 시간 간격을 조절

Interval만큼 떨어진 간격의 Window Size 만큼을 시계열 데이터로부터 추출하고, stride 간격만큼 이동해 다시 같은 방법으로 Window Size만큼 추출해 Window Datasets를 구성한다.

many-to-one

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• Xs: 학습에 사용되는 시계열 데이터, N-1까지의 window_size를 가진다.
• Ys: 타겟 값.

def make_dataset(series, window_size):
	Xs=[]
	Ys=[]
	for i in range(len(series)-windows_size):
		Xs.append(series.iloc[i:i+window_size].values)
		Ys.append(series.iloc[i:i+window_size])
	return np.array(Xs), np.array(Ys)