O que significa "Transformação do Espaço de Recursos Baseada em Lei Linear"?

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A Transformação de Espaço de Características Baseada em Lei Linear, ou LLT, é um método usado pra ajudar a classificar dados de séries temporais, que são sequências de pontos de dados medidos em tempos sucessivos. Essa técnica é especialmente útil pra prever mudanças nos preços, como os das criptomoedas, tipo Bitcoin e Ethereum.

#Como o LLT Funciona

O LLT começa dividindo os dados em dois grupos: um conjunto de treinamento e um conjunto de teste. O conjunto de treinamento ajuda a identificar padrões nos dados usando técnicas especiais. Assim que esses padrões são encontrados, eles são usados pra mudar os dados do conjunto de teste. Esse processo envolve alguns passos simples realizados por funções específicas dentro de um pacote R chamado LLT.

#Aplicação em Criptomoedas

O LLT pode ser aplicado pra prever os movimentos de preços das criptomoedas. Olhando pra dados de preços coletados ao longo do tempo, o LLT analisa se os preços vão subir ou cair no futuro próximo. Essa análise pode melhorar a precisão das previsões feitas usando métodos de machine learning padrão. Os resultados mostram que o LLT ajuda a fazer previsões melhores em diferentes criptomoedas, destacando sua eficácia nesse campo.