[go] Go 언어로 데이터 시계열 분석을 위한 ARIMA 모델 구현하기

11 Dec 2023

ARIMA 모델이란?
Go 언어로 ARIMA 모델 구현하기
모델 평가 및 예측
결론

1. ARIMA 모델이란?

ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열 데이터의 예측과 분석에 사용되는 통계 모델이다. ARIMA 모델은 시계열 데이터의 자기회귀(AR), 차분(Integrated), 이동평균(MA) 요소를 고려하여 시계열 데이터를 모델링한다.

2. Go 언어로 ARIMA 모델 구현하기

Go 언어에서 ARIMA 모델을 구현하기 위해서는 gonum.org의 시계열 데이터 분석 라이브러리와 함께 github.com/drewrip/ARIMA 패키지를 사용할 수 있다.

import (
	"github.com/drewrip/ARIMA"
	"gonum.org/v1/gonum/series"
	"gonum.org/v1/gonum/stat"
)

func main() {
	// 시계열 데이터 생성
	data := series.Floats{1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0}

	// ARIMA 모델 훈련
	model, err := arima.Fit(data, arima.Config{Order: arima.Order{P: 1, D: 1, Q: 1}})
	if err != nil {
		panic(err)
	}

	// 모델 파라미터 확인
	params := model.Params()
	mean := stat.Mean(data)
	println("Constant:", params.C, "AR:", params.AR, "MA:", params.MA, "Mean:", mean)
}

3. 모델 평가 및 예측

ARIMA 모델을 훈련시킨 후, ACF(Autocorrelation Function), PACF(Partial Autocorrelation Function), Residual 등을 사용하여 모델을 평가하고 예측값을 생성할 수 있다.

// ACF, PACF 계산
acf := arima.ACF(data, model.Config.D)
pacf := arima.PACF(data, model.Config.D)

// 예측값 생성
forecast, err := model.Forecast(5)
if err != nil {
	panic(err)
}
println("Forecast:", forecast)

4. 결론

Go 언어를 사용하여 시계열 데이터 분석을 위한 ARIMA 모델을 구현하는 과정을 살펴보았다. ARIMA 모델을 활용하여 다양한 시계열 데이터에 대한 예측 및 분석을 수행할 수 있다.

참고 자료

ARIMA 패키지: github.com/drewrip/ARIMA
Gonum 라이브러리: gonum.org/v1/gonum