이번 블로그 포스트에서는 확률적 경사 하강법을 사용하여 시계열 데이터를 예측하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 데이터로, 주식 가격, 날씨, 주가 등 다양한 분야에서 사용됩니다.

확률적 경사 하강법은 기계 학습 알고리즘 중 하나로, 최적화 문제를 해결하는 방법입니다. 기존의 경사 하강법과의 차이점은 매 반복마다 전체 데이터셋을 사용하는 것이 아니라, 한 번에 하나의 샘플만 사용하여 파라미터를 업데이트하는 것입니다. 이를 통해 계산 속도를 향상시킬 수 있습니다.

우리가 시계열 데이터를 예측하려면, 먼저 데이터셋을 학습 세트와 테스트 세트로 나누어야 합니다. 학습 세트를 사용하여 모델을 학습하고, 테스트 세트를 사용하여 예측 결과를 평가할 수 있습니다.

데이터를 준비한 후, 확률적 경사 하강법을 사용하여 모델을 학습합니다. 다음은 파이썬에서 확률적 경사 하강법을 구현하는 예제 코드입니다.

import numpy as np

def stochastic_gradient_descent(X, y, learning_rate=0.01, epochs=1000):
    m, n = X.shape
    theta = np.zeros(n) # 초기 파라미터 값
    
    for epoch in range(epochs):
        for i in range(m):
            random_index = np.random.randint(m)
            xi = X[random_index:random_index+1]
            yi = y[random_index:random_index+1]
            gradient = 2 * xi.T.dot(xi.dot(theta) - yi)
            theta = theta - learning_rate * gradient
    
    return theta


# 학습 세트와 테스트 세트로 데이터 분할
X_train, y_train = prepare_train_data()
X_test, y_test = prepare_test_data()

# 학습 세트로 모델 학습
theta = stochastic_gradient_descent(X_train, y_train)

# 테스트 세트로 예측 수행
predictions = X_test.dot(theta)

# 예측 결과 평가 (예: 평균 제곱 오차)
mse = np.mean((predictions - y_test) ** 2)

위 코드에서 X는 입력 데이터, y는 출력 데이터(타깃 변수)를 나타냅니다. learning_rate는 학습률, epochs는 학습 반복 횟수를 의미합니다. 데이터를 분할한 후, stochastic_gradient_descent 함수를 사용하여 모델을 학습하고, 예측 결과를 평가합니다.

확률적 경사 하강법은 다양한 최적화 문제에 사용될 수 있는 강력한 기법입니다. 시계열 예측 외에도 회귀 문제나 분류 문제에서도 많이 활용됩니다. 따라서, 이 알고리즘에 대한 이해는 데이터 과학 및 기계 학습 분야에서 중요한 역할을 합니다.

이상으로 확률적 경사 하강법을 사용한 시계열 예측에 대해 알아보았습니다. 좀 더 깊은 내용을 학습하려면 관련 문헌을 참고하시기 바랍니다.

참고 문헌 #데이터과학 #기계학습