시계열 데이터를 다루는 것은 일반적인 머신 러닝 모델과는 다소 다른 방법이 필요합니다. 본 블로그에서는 시계열 데이터를 다루기 위해 적절한 머신 러닝 기술에 대해 다뤄보겠습니다.

1. 시계열 데이터의 특성

시계열 데이터는 시간에 따라 변화하는 데이터를 의미합니다. 이런 데이터는 시간의 흐름에 따라 패턴이나 추세가 있고, 주기성이나 계절성을 띌 수 있습니다. 또한 데이터 포인트 간의 상관관계가 존재할 수 있습니다.

2. 모델링에 적합한 머신 러닝 기술

시계열 데이터를 다루기 위해서는 여러 머신 러닝 기술 중에서도 ARIMA(자기회귀누적이동평균), 프로핏(Prophet), LSTM(Long Short-Term Memory) 등이 널리 사용됩니다. 이러한 모델들은 데이터의 시간적인 특성을 고려하여 예측을 수행할 수 있습니다.

2.1 ARIMA 모델

ARIMA 모델은 Auto-Regressive Integrated Moving Average의 약자로, 자기회귀, 누적이동평균, 차분의 세 가지 요소를 고려하여 시계열 데이터의 예측을 수행합니다. 이 모델은 데이터의 추세, 계절성, 잡음까지 고려할 수 있으며, 파라미터에 대한 튜닝이 중요합니다.

from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA

model = ARIMA(data, order=(p,d,q))
model_fit = model.fit()
forecast = model_fit.forecast(steps=num_steps)

2.2 프로핏 모델

페이스북이 개발한 프로핏 모델은 시계열 데이터의 계절성과 휴일 효과를 고려하여 예측을 수행합니다. 이 모델은 간단한 사용법과 빠른 학습 시간으로 널리 사용되고 있습니다.

from fbprophet import Prophet

model = Prophet()
model.fit(data)
future = model.make_future_dataframe(periods=num_steps)
forecast = model.predict(future)

2.3 LSTM 모델

LSTM 모델은 순환 신경망의 한 종류로, 시퀀스 데이터를 처리하고 시간적인 의존성을 모델링하는데 유용합니다. LSTM은 긴 시퀀스 데이터를 처리하는 능력이 뛰어나며, 비선형적인 시계열 데이터의 특성을 잘 학습할 수 있습니다.

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

model = Sequential()
model.add(LSTM(units, input_shape=(num_timesteps, num_features)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(train_data, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)

3. 결론

시계열 데이터를 다루기 위해서는 데이터의 특성을 고려하여 적합한 머신 러닝 기술을 선택해야 합니다. ARIMA, 프로핏, LSTM 등이 그 예시이며, 이러한 모델들을 적재적소에 활용하여 정확한 예측과 의사 결정을 할 수 있습니다.