[python] 넘파이를 이용한 시계열 데이터 예측
이번에는 넘파이를 이용하여 시계열 데이터를 예측하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
시계열 데이터란?
시계열 데이터는 일정 시간 간격으로 수집된 데이터를 말합니다. 예를 들어 주식 시장의 가격, 날씨, 주가 지수 등이 시계열 데이터의 예시입니다. 시계열 데이터는 과거의 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 데 사용됩니다.
넘파이를 이용한 시계열 데이터 예측
1. 시계열 데이터 불러오기
import numpy as np
# 시계열 데이터 파일 불러오기
data = np.loadtxt('time_series_data.csv', delimiter=',')
2. 데이터 시각화
import matplotlib.pyplot as plt
# 데이터 시각화
plt.plot(data)
plt.show()
3. 데이터 예측하기
# 훈련 데이터와 테스트 데이터 분리
train = data[:len(data)-10]
test = data[len(data)-10:]
# 예측 모델 구성 예시
# (여기서는 SARIMA 모델을 예시로 들겠습니다)
from statsmodels.tsa.statespace.sarimax import SARIMAX
model = SARIMAX(train, order=(1, 1, 1), seasonal_order=(1, 1, 1, 12))
model_fit = model.fit(disp=False)
# 데이터 예측
predictions = model_fit.predict(start=len(train), end=len(train)+len(test)-1, dynamic=False)
4. 예측 결과 시각화
# 예측 결과 시각화
plt.plot(train, label='Training data')
plt.plot(range(len(train), len(train)+len(test)), test, label='Test data')
plt.plot(range(len(train), len(train)+len(test)), predictions, label='Predictions', linestyle='--')
plt.legend()
plt.show()
이제 여러분은 넘파이와 시계열 데이터를 다루고 예측하는 방법을 알게 되었습니다. 다양한 시계열 데이터를 분석하고 예측해보세요!