[머신러닝과 경제예측] 교재

저자 : 한희준 (@heejoonhan)

안내

본 교재에서 사용하는 모든 데이터와 코드는 아래 링크를 통해 다운로드 받아 사용할 수 있습니다.

전체 코드 및 데이터

다운로드 받은 이후 아래 "코드 실행 주의사항"을 참고하여 실습을 진행하시면 됩니다. 교재 각 목차에 해당되는 코드를 다운로드 받기 위해서는 아래 "목차 및 해당 파트 코드"의 링크를 참고해주시기 바랍니다.

코드 실행 주의사항

코드를 원활하게 실행하기 위해서는 데이터의 위치 혹은 작업 공간을 올바르게 설정해야 합니다.

데이터 다운로드

본 교재에서 사용되는 데이터는 모두 아래 링크에 저장되어 있습니다. 아래 'Data' 폴더를 다운로드 받아 실습을 진행할 수 있습니다.

데이터

작업 공간 설정

아래 코드는 R에서 R script("ㅁㅁ.R")가 저장된 폴더를 작업공간으로 설정하는 코드입니다. 다음과 같이 작업공간을 설정할 경우, 사용할 데이터를 작업공간 안으로 옮겨야 합니다. Jupyter Notebook에서 Python을 실행할 경우 자동으로 작업공간이 "ㅁㅁ.ipynb" 파일이 위치한 폴더로 설정됩니다.

setwd(dirname(rstudioapi::getSourceEditorContext()$path))

아래와 같이 "./Data/" 폴더를 작업공간으로 설정하면, 사용해야 할 데이터를 일일이 옮기지 않아도 R 코드를 통해 데이터를 불러올 수 있습니다.

setwd("..../Data/")

Python에서는 아래와 같은 코드를 통해 "./Data/" 폴더를 작업공간으로 설정할 수 있습니다.

import os
os.chdir('..../Data/')

Python의 경우, Anaconda Prompt 등을 통해 가상환경을 생성하여 실행할 것을 권장합니다.

목차 및 해당 파트 코드

1. 시계열의 정상성 및 시계열 분석의 기초
   

2. 시계열 예측 절차 및 평가 방법
   

3. 머신러닝 소개 및 지도학습
   

4. 선형 회귀 모형과 축소 추정
   

5. 의사결정나무 기반 모형
   

6. 인공신경망 기반 모형
   

7. 종합실습 : 머신러닝을 이용한 인플레이션 예측과 관련 이슈
   

8. 벡터자기회귀모형
   

9. 조건부 분산과 변동성 모형
   

부록 1. R 설치 및 사용

부록 2. Python 설치 및 사용