주식 시장에서 데이터 전처리는 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 올바른 전처리를 통해 머신 러닝 모델의 예측 성능을 향상시키고, 신뢰할 만한 결과를 얻을 수 있습니다.

1. 데이터 수집

가장 먼저, 주식 데이터를 수집합니다. 주식 시장에서는 주식 가격, 거래량, 시가총액 등의 데이터를 수집할 수 있습니다. 이러한 데이터는 주로 금융 데이터 제공업체를 통해 구할 수 있습니다.

2. 데이터 정제

다운로드한 데이터를 활용하기 전에 결측치나 이상치 등을 처리하여 데이터의 일관성을 유지해야 합니다. 머신 러닝 모델에서는 결측치를 처리할 수 있는 방법이 필요합니다. Pandas 라이브러리의 fillna 메서드를 사용하여 결측치를 다른 값으로 대체하거나, dropna 메서드를 사용하여 결측치가 포함된 행이나 열을 제거할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 결측치 대체
df.fillna(value, inplace=True)

# 결측치 제거
df.dropna(axis=0, inplace=True)

3. 데이터 스케일링

데이터의 스케일이 다를 경우, 이를 표준화하거나 정규화하여 모델의 학습을 안정화시킬 수 있습니다. StandardScaler나 MinMaxScaler를 사용하여 데이터를 변환할 수 있습니다.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# 표준화
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 정규화
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

4. 데이터 분할

마지막으로, 전처리된 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할합니다. 일반적으로 이는 학습 및 평가 단계에서 모델의 성능을 확인하는 데 사용됩니다.

결론

주식 가격 예측을 위한 데이터 전처리는 데이터 과학 및 머신 러닝 프로젝트에서 매우 중요합니다. 데이터의 품질과 일관성은 최종 예측 결과에 큰 영향을 미칠 수 있으므로, 신중하게 처리해야 합니다.

참고 문헌

• “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow” by Aurélien Géron, 2019.