파이썬 기반의 기후 모델링을 통한 예측력 향상 방법

14 Nov 2023

python

기후 모델링은 기후 변화를 예측하고 이해하는 데 중요한 도구입니다. 파이썬은 다양한 기후 모델링 라이브러리와 훌륭한 데이터 처리 및 시각화 기능을 제공하여 기후 모델링에 적합한 선택입니다.

이 글에서는 파이썬을 사용하여 기후 모델링의 예측력을 향상시키는 몇 가지 방법을 살펴보겠습니다.

데이터 전처리

기후 데이터는 종종 불완전하거나 불규칙하게 기록될 수 있습니다. 데이터 전처리 단계에서는 결측치 처리, 이상치 탐지 및 보정, 데이터 정규화 등을 수행해야 합니다.

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('climate_data.csv')

# 결측치 처리
data.fillna(method='ffill', inplace=True)

# 이상치 탐지 및 보정
outliers = data[data['temperature'] > data['temperature'].mean() + (3 * data['temperature'].std())]
data.loc[outliers.index, 'temperature'] = data['temperature'].mean()

# 데이터 정규화
data['normalized_temperature'] = (data['temperature'] - data['temperature'].mean()) / data['temperature'].std()

모델 선택 및 튜닝

기후 모델링에는 다양한 머신 러닝 및 통계 모델을 사용할 수 있습니다. 모델의 선택은 예측하려는 변수의 특성과 요구되는 예측력에 따라 달라집니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 독립 변수와 종속 변수 분리
X = data[['wind_speed', 'humidity']]
y = data['temperature']

# 훈련 세트와 테스트 세트 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 모델 훈련
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# 모델 평가
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

결과 시각화

모델링의 결과를 시각화하여 예측력을 평가하고 결과를 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다. 파이썬의 많은 시각화 라이브러리 중에서는 matplotlib과 seaborn이 특히 유용합니다.

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 예측 결과 시각화
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('Actual temperature')
plt.ylabel('Predicted temperature')
plt.title('Temperature Prediction')
plt.show()

# 변수 중요도 시각화
feature_importances = model.feature_importances_
sns.barplot(x=feature_importances, y=['wind_speed', 'humidity'])
plt.xlabel('Feature Importance')
plt.ylabel('Variables')
plt.title('Variable Importance')
plt.show()

기후 모델링에서 파이썬을 사용하는 경우 데이터 전처리, 모델 선택 및 튜닝, 결과 시각화 등의 단계를 거쳐 예측력을 향상시킬 수 있습니다.

[#파이썬 #기후모델링]