Colin's Blog
[python] 텐서플로우를 사용하여 시계열 예측 모델을 만들어보았나요?

텐서플로는 딥러닝 프레임워크로, 시계열 데이터를 다루는데 매우 유용합니다. 시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 데이터로 예를 들면 주식 가격, 날씨 데이터 등이 있습니다.

시계열 예측 모델을 만들 때는 시계열 패턴을 학습하고 다음 시간 단위의 값을 예측하는 것이 목표입니다. 텐서플로를 사용하여 이 작업을 수행할 수 있습니다.

아래는 간단한 시계열 예측 모델의 예제 코드입니다. 이 예제는 앞으로 10일 동안의 주식 가격을 예측하는 모델을 만드는 것을 목표로 합니다.

import tensorflow as tf
import numpy as np

# 시계열 데이터 생성
time_steps = np.linspace(0, 10, 100)
prices = np.sin(time_steps) + np.random.randn(100) * 0.1

# 데이터셋 분할
train_size = int(0.7 * len(prices))
train_prices = prices[:train_size]
test_prices = prices[train_size:]

# 입력 데이터 생성
def create_sequences(data, steps):
    X = []
    y = []
    for i in range(len(data)-steps):
        X.append(data[i:i+steps])
        y.append(data[i+steps])
    return np.array(X), np.array(y)

steps = 5
x_train, y_train = create_sequences(train_prices, steps)
x_test, y_test = create_sequences(test_prices, steps)

# 모델 구성
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.LSTM(64, activation='relu', input_shape=(steps, 1)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

# 모델 컴파일
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 모델 훈련
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 예측
predicted_prices = model.predict(x_test)

# 결과 출력
print(predicted_prices[:10])

이 예제 코드에서는 LSTM(Long Short-Term Memory)을 사용하여 시계열 데이터를 학습하고, 다음 시간 단위의 값을 예측하는 모델을 만듭니다. 데이터를 입력과 출력 시퀀스로 분할한 후, 모델을 생성하고 컴파일합니다. 그런 다음 훈련 데이터로 모델을 훈련시키고, 테스트 데이터로 예측 값을 얻습니다. 마지막으로, 예측 결과를 출력합니다.

이 예제는 간단한 모델이지만, 더 복잡한 시계열 예측 모델을 만들 수도 있습니다. 텐서플로의 다양한 기능과 레이어를 활용하여 더 정교한 모델을 구성할 수 있습니다.

더 자세한 내용과 텐서플로의 문서에 대한 참고 자료는 아래 링크를 참조하시기 바랍니다.

텐서플로를 사용하여 시계열 예측 모델을 만들어 보는 것은 흥미로운 과정일 것입니다. 성능을 개선하거나 다른 데이터에 모델을 적용해보는 등의 다양한 시도를 통해 더 나은 결과를 얻을 수 있을 것입니다.

© 2018 Colin. All rights reserved.