Prophet 모델을 활용한 시계열 분석 방법

Prophet 모델을 활용한 시계열 분석 방법

Prophet 모델을 시계열 데이터에 적용하고 정확한 예측을 쉽게 할 수 있는 방법을 배워보세요.

 

시계열 데이터를 다루다 보면 미래의 동향을 예측하는 것은 복잡한 과제일 수 있습니다. 다행히도 Prophet 모델을 사용하면 이러한 작업을 훨씬 쉽게 수행할 수 있습니다. 이 글에서는 Prophet 모델이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 시계열 데이터 분석에 Prophet 모델을 어떻게 사용할 수 있는지에 대해 살펴보겠습니다.

Prophet 소개

시계열 분석은 시간에 따라 수집된 데이터를 분석하는 작업입니다. 이 데이터는 미래 동향을 예측하는 데 유용한 패턴과 동향을 식별하는 데 사용될 수 있습니다. 그러나 시계열 분석은 특히 대규모 데이터를 다룰 때는 복잡한 작업일 수 있습니다.

Prophet 모델은 Facebook의 Core Data Science 팀에서 개발한 예측 모델입니다. 이 모델은 분석가와 데이터 과학자들에게 시계열 예측을 보다 쉽고 접근 가능하게 만들기 위해 설계되었습니다. Prophet 모델은 비선형 트렌드가 연간, 주간 및 일일 계절성과 휴일 효과와 함께 피팅되는 추가 모델에 기반합니다.

Prophet 모델이란?

Prophet 모델은 2017년 Facebook의 Core Data Science 팀에 의해 개발된 시계열 예측 모델입니다. Prophet 모델은 4개의 주요 구성 요소로 구성된 추가 회귀 모델을 기반으로한 통계 모델입니다.

1. 시간에 따라 변하는 추세를 수용할 수 있는 조각별 선형 또는 로지스틱 성장 곡선
2. Fourier 시리즈를 사용하여 모델링 된 연간 계절성 성분
3. 더미 변수를 사용하여 처리된 주간 계절성 성분
4. 중요한 휴일 목록

이 모델에는 아웃라이어 영향을 제어하는 매개변수와 시간에 따른 추세 변화의 양을 제어하는 매개변수도 포함됩니다. Prophet 모델은 매우 맞춤 가능하며 다양한 시계열 데이터에 맞게 조정될 수 있습니다.

Prophet 모델 작동 원리

Prophet 모델은 시계열 데이터에 회귀 모델을 피팅하여 작동합니다. 모델은 베이지안 프레임워크를 사용하여 모델 매개변수의 불확실성을 양적으로 평가할 수 있습니다. 모델은 예측의 평균 제곱 오차를 최소화하는 반복 알고리즘을 사용하여 피팅됩니다.

모델은 추세, 계절성 및 휴일 효과의 조합을 사용하여 데이터의 미래 동향에 대한 예측을 수행합니다. 추세 성분은 시간에 따른 전반적인 데이터 패턴을 캡처하며, 계절성 성분은 데이터의 주기적인 변동을 캡처합니다. 휴일 효과는 데이터에 영향을 미칠 수 있는 중요한 이벤트 또는 휴일의 영향을 캡처합니다.

Prophet 모델의 장점

Prophet 모델은 다른 시계열 예측 모델에 비해 여러 가지 장점이 있습니다.

1. 사용 용이성: Prophet 모델은 사용하기 쉽도록 설계되어 있으며 시계열 분석에 대한 최소한의 전문 지식이 필요합니다.
2. 맞춤 가능성: Prophet 모델은 매우 맞춤 가능하며 다양한 시계열 데이터에 맞게 조정될 수 있습니다.
3. 불확실성 평가: Prophet 모델에서 사용되는 베이지안 프레임워크는 모델 매개변수의 불확실성을 양적으로 평가할 수 있습니다.
4. 속도: Prophet 모델은 빠르게 실행되며 대규모 시계열 데이터를 처리할 수 있습니다.

Prophet 모델 사용 방법

Prophet 모델을 사용하여 시계열 분석을 수행하는 방법은 다음과 같습니다.

Prophet 설치

Prophet을 사용하려면 먼저 Python에서 Prophet 패키지를 설치해야 합니다.

!pip install fbprophet

데이터 로딩

Prophet을 사용하여 시계열 분석을 수행하려면 먼저 분석할 시계열 데이터를 로딩해야 합니다. 이 데이터는 Pandas 데이터프레임 형식으로 제공되어야 합니다. 데이터프레임은 최소한 두 개의 열을 포함해야 합니다. 첫 번째 열은 시간 정보를 포함하고 두 번째 열은 해당 시간의 관측치 값을 포함해야 합니다.

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

기본 데이터 탐색

데이터가 로딩되면 데이터의 패턴과 동향을 이해하기 위해 기본 데이터 탐색을 수행해야 합니다. 데이터 시각화 기술을 사용하여 데이터의 패턴 및 동향을 식별할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(data['ds'], data['y'])
plt.show()

모델 생성

Prophet 모델을 생성하려면 Prophet 클래스를 사용하여 모델 객체를 만들어야 합니다.

from fbprophet import Prophet

model = Prophet()

모델 적합

모델이 생성되면 다음 단계는 모델을 데이터에 맞게 적합시키는 것입니다.

model.fit(data)

"모델 적합"이란, 모델을 훈련시키는 과정을 말합니다. 시계열 데이터를 Prophet 모델에 입력하면, Prophet 모델은 내부적으로 Bayesian optimization 기법을 사용하여 모델 매개변수를 조정하며, 주어진 데이터에 가장 잘 맞는 모델을 생성합니다. 모델 적합의 목적은 가능한 한 주어진 데이터에 가장 잘 맞는 모델을 생성하는 것입니다. 이를 위해 Prophet 모델은 시계열 데이터의 특성을 분석하고, 적절한 매개변수를 선택하여 모델을 최적화합니다.

예측 생성

모델이 적합되면 새로운 예측을 생성할 수 있습니다. 이를 위해 예측 기간에 해당하는 새로운 데이터프레임을 만들어야 합니다.

future = model.make_future_dataframe(periods=365)

그런 다음 predict 메서드를 사용하여 새로운 예측을 생성할 수 있습니다.

forecast = model.predict(future)

예측 결과는 forecast 데이터프레임에 저장됩니다.

 

Prophet 모델 튜닝

Prophet 모델은 다양한 매개변수를 조정하여 더 나은 예측 결과를 얻을 수 있습니다.

추세 특성

Prophet 모델은 선형, 로지스틱 및 조각별 선형 성장 곡선과 같은 다양한 추세 특성을 지원합니다. 또한 changepoints 매개변수를 사용하여 추세가 변경되는 지점을 지정할 수 있습니다.

model = Prophet(growth='logistic', changepoints=['2017-01-01', '2018-01-01'])

선형, 로지스틱 및 조각별 선형 성장 곡선은 시계열 데이터의 특징에 맞춰 Prophet 모델에서 사용되는 추세 모델링 방법입니다.

선형 성장 곡선(Linear Growth Curve)은 시계열 데이터의 추세가 일정한 비율로 증가하는 경우에 사용됩니다. 이 모델은 시간이 지남에 따라 일정한 속도로 데이터가 증가하는 것으로 가정하며, y = mx + b 형태의 방정식을 사용하여 모델을 표현합니다.

로지스틱 성장 곡선(Logistic Growth Curve)은 시계열 데이터의 추세가 초기에는 빠르게 증가하다가 점차 증가 속도가 감소하는 경우에 사용됩니다. 이 모델은 시간이 지남에 따라 데이터의 증가율이 지수적으로 감소하는 것으로 가정하며, S자 모양의 곡선으로 모델을 표현합니다.

조각별 선형 성장 곡선(Piecewise Linear Growth Curve)은 시계열 데이터의 추세가 일정한 비율로 증가하지 않고, 일부 시점에서 급격하게 증가하는 경우에 사용됩니다. 이 모델은 시간을 일정한 구간으로 나누어서 각 구간에서 추세가 선형적으로 증가한다고 가정하며, 각 구간마다 상수항과 기울기를 가지는 선형 방정식으로 모델을 표현합니다.

계절성 특성

Prophet 모델은 주간, 월간 및 연간 계절성을 지원합니다. 또한 Fourier order 매개변수를 사용하여 계절성을 근사하는 데 사용되는 해상도를 지정할 수 있습니다.

model = Prophet(weekly_seasonality=True, yearly_seasonality=True, seasonality_prior_scale=0.1)

"Fourier order 매개변수"는 Prophet 모델에서 계절성 성분을 모델링하는 데 사용되는 매개변수 중 하나입니다. Prophet 모델은 Fourier 시리즈를 사용하여 주기성을 모델링합니다. Fourier 시리즈는 삼각 함수의 선형 조합으로 주기성을 표현하는 방법입니다. "Fourier order 매개변수"는 Fourier 시리즈에서 사용할 삼각 함수의 수를 결정합니다. 즉, 이 매개변수가 높을수록 더 많은 주기성을 모델링할 수 있습니다. Prophet 모델에서는 기본적으로 주기성을 모델링하기 위해 10개의 Fourier 항을 사용합니다. 그러나 데이터에 따라 이 매개변수를 조정하여 더 나은 모델을 만들 수 있습니다.

휴일 특성

Prophet 모델은 중요한 휴일과 이벤트의 영향을 캡처하는 휴일 특성도 지원합니다.

holidays = pd.DataFrame({
  'holiday': 'New Year',
  'ds': pd.to_datetime(['2017-01-01', '2018-01-01']),
  'lower_window': -1,
  'upper_window': 0,
})

model = Prophet(holidays=holidays)

변곡점 특성

Prophet 모델은 changepoint_prior_scale 매개변수를 사용하여 모델의 추세 변화를 제어할 수 있습니다.

변곡점은 Prophet 모델에서 사용되는 매개변수 중 하나입니다. 이 매개변수는 Prophet 모델에서 추세가 변경되는 시점을 나타냅니다. 즉, 데이터의 추세가 변하는 지점을 의미합니다. Prophet 모델은 이러한 추세의 변화를 고려하여 데이터를 모델링합니다. 변곡점 매개변수는 모델에서 추세의 변경이 발생하는 시점을 자동으로 감지하고 예측합니다. 이를 통해 모델은 추세의 변경이 발생한 경우 예측을 보다 정확하게 수행할 수 있습니다. 변곡점 매개변수는 Prophet 모델에서 사용할 수 있는 여러 매개변수 중 하나이며, 데이터의 특성에 맞게 조정할 수 있습니다.

model = Prophet(changepoint_prior_scale=0.5)

 

결론

이 글에서는 Prophet 모델이 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 Prophet 모델을 사용하여 시계열 데이터 분석을 어떻게 수행하는지에 대해 알아보았습니다. Prophet 모델은 시계열 분석에 매우 유용한 도구이며, 다양한 시계열 데이터에 맞게 조정할 수 있습니다. 또한, Prophet 모델은 다른 시계열 예측 모델에 비해 여러 가지 장점이 있습니다. 

Prophet 모델은 시계열 분석에서 매우 유용한 도구입니다. 이 모델은 사용하기 쉽고 매우 맞춤 가능하며 불확실성을 평가할 수 있으며 대규모 데이터를 빠르게 처리할 수 있습니다.

 

FAQs

1. Prophet 모델은 무료인가요?
   Prophet 모델은 Facebook에서 개발한 오픈소스 라이브러리이며, 무료로 사용할 수 있습니다.
2. Prophet 모델은 어떤 언어로 작성되었나요?
   Prophet 모델은 Python으로 작성되었습니다.
3. Prophet 모델을 사용하기 위해 필요한 기술적인 요구사항은 무엇인가요?
   Prophet 모델을 사용하기 위해서는 Python이 설치되어 있어야 하며, Prophet 패키지를 설치해야 합니다. 또한, 시계열 데이터를 로딩하는 방법과 데이터 시각화 기술을 이해해야 합니다.
4. Prophet 모델을 사용하여 시계열 예측을 수행할 때 어떤 결과를 얻을 수 있나요?
   Prophet 모델은 미래의 시계열 데이터에 대한 예측을 생성합니다. 이 예측은 시간별로 구체적인 값을 가지며, 불확실성을 평가할 수 있습니다.
5. Prophet 모델은 어떤 산업에서 주로 사용되나요?
   Prophet 모델은 다양한 산업에서 사용됩니다. 예를 들어, 금융 분야에서는 주식 가격 예측에 사용되며, 판매 분야에서는 제품 판매량 예측에 사용됩니다. 또한, 기상 분야에서는 날씨 예측에 사용되며, 교통 분야에서는 교통량 예측에 사용됩니다.