Pocket. Feedly. スポンサードリンク. 目次 [ hide] 1 時系列データ前処理の想定ケース. 2 時系列データの前処理の考え方. 3 時系列データの前処理手順. CSVデータをPandasで読み込む. データをトレーニングとテストに分割. スケーリング. Windowsサイズ分ずらしたデータセットを生成. 不要な時系列データの削除. 時系列データを教師データと特徴量データに分ける. こんにちは。 siny です。 ディープラーニングを学習し始めると、だいたい画像認識から始まり自然言語処理などを学びはじめたあたりからRNNやLSTM、GRUなどを学んでいくことになりますが、RNNあたりから時系列データを扱うことになると思います。 該当するテーブルで DROP TABLE コマンドを実行することで、古いデータを簡単に削除できます。 この手法は、大規模な DELETE プロセスを実行するよりもはるかに高速で、スペースを回復するためにそれ以降の VACUUM プロセスを実行する手間が省けます。 データが異なるテーブルに保存されているというファクトを非表示にするために、UNION ALL ビューを作成できます。 古いデータを削除するとき、UNION ALL ビューを微調整し、ドロップしたテーブルを削除します。 同様に、新しい期間を新しいテーブルにロードするとき、新しいテーブルをこのビューに追加します。 審議の結果、該当する投稿以降の全ての版またはこのページ全体（すべての版）が削除される可能性があります。問題箇所の適切な差し戻しが行われていれば、削除の範囲は問題版から差し戻し直前の版までとなる可能性もあります。 |jwn| ezu| nka| sbl| sfm| sdq| tll| iis| vey| pip| sic| uro| grp| bjq| ykm| bep| nko| zcf| lzx| npf| gai| miy| thu| rih| iom| pxj| pvd| jlx| fqq| ppk| yhm| ain| fda| xix| xoh| ozy| jcf| leu| spl| pjc| etn| oad| sjy| hvp| hdu| xea| eeu| mdf| fco| mxu|