Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 - 데이터 정제 (Data Cleaning)

Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 - 데이터 정제 (Data Cleaning)

Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 중에서 데이터 정제 (Data Cleaning)를 배우고 예측의 정확성을 높이세요.

 

Prophet 모델을 포함한 모든 예측 모델을 구축할 때 데이터 준비는 중요한 단계입니다. Prophet 모델은 Facebook에서 개발한 인기 있는 오픈 소스 도구로, 시계열 데이터를 예측하는 데 사용됩니다. 이 기사에서는 정확하고 신뢰할 수 있는 Prophet 모델을 구축하기 위해 사용할 수 있는 다양한 데이터 준비 기술에 대해 논의하겠습니다.

 

1. 데이터 정제 (Data Cleaning)
2. 시계열 분해 (Time Series Decomposition)
3. 시계열 정상성 (Time Series Stationarity)
4. 특성 선택 (Feature Selection)
5. 학습-테스트 분할 (Train-Test Split)
6. 하이퍼파라미터 튜닝 (Hyperparameter Tuning)

 

Data Cleaning

데이터 클리닝은 데이터 내의 오류, 모순, 부정확성을 식별하고 수정하거나 제거하는 과정입니다. 부정확하거나 일관성이 없는 데이터는 편향된 또는 신뢰할 수 없는 결과를 초래할 수 있기 때문에 예측 모델링을 위해 데이터를 준비하는 중요한 단계입니다.

다음은 일반적으로 데이터 클리닝에서 사용되는 기술과 그들의 Python 코드 예시입니다.

 

결측치 처리 (Handling Missing Values)

결측치는 데이터셋에서 흔한 문제 중 하나로, 모델의 정확도와 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다. 결측값을 대체하는 방법 중 하나는 해당 feature의 평균값으로 대체하는 것입니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# 데이터프레임에서 결측값을 해당 feature의 평균값으로 대체하는 함수
def impute_with_mean(df, feature):
    mean_value = df[feature].mean()
    df[feature] = df[feature].fillna(mean_value)
    return df

# 예시
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, np.nan, 4], 'B': [5, np.nan, 7, 8]})
df = impute_with_mean(df, 'A')
print(df)

위 코드는 A feature의 결측값을 해당 feature의 평균값으로 대체합니다. fillna() 메서드를 사용하여 결측값을 대체할 수 있습니다.

 

아웃라이어 처리 (Dealing with Outliers)

이상치(outliers)란 데이터셋에서 다른 데이터들과 매우 다른 값을 가지는 데이터 포인트를 말합니다. 이상치는 모델의 정확성과 신뢰성에 영향을 미칠 수 있습니다. 이상치를 다루는 방법 중 하나는 z-score 방법을 사용하여 제거하는 것입니다.

import numpy as np
from scipy import stats

# Read data from CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')

# Identify and remove outliers using z-score
z = np.abs(stats.zscore(data))
data = data[(z < 3).all(axis=1)]

이 예시에서는 우선 pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 읽습니다. 그런 다음, scipy 라이브러리의 zscore() 함수를 사용하여 각 데이터 포인트의 z-score를 계산합니다. 마지막으로 all() 함수를 사용하여 평균에서 3 표준 편차 이내인 데이터 포인트만을 남기고 나머지는 제거합니다.

 

중복 제거 (Remvoing Duplicates)

중복된 행은 모델의 정확도와 신뢰도에 영향을 미칠 수 있습니다. 중복된 행을 제거하는 방법 중 하나는 drop_duplicates() 함수를 사용하는 것입니다.

# Read data from CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')

# Drop duplicate rows
data.drop_duplicates(inplace=True)

이 예시에서는 먼저 pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 읽습니다. 그런 다음 drop_duplicates() 함수를 사용하여 중복된 행을 제거합니다.

 

데이터 정규화 (Normalizing Data)

데이터 정규화(Normalization)는 숫자 데이터를 공통 범위로 조정하는 기술입니다. MinMaxScaler를 사용하여 데이터를 정규화하는 방법이 있습니다.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# Read data from CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')

# Normalize data using MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
data = scaler.fit_transform(data)

위 예시에서는 pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 먼저 읽은 후, sklearn 라이브러리에서 MinMaxScaler를 사용하여 데이터를 정규화합니다.

 

범주형 변수 처리 (Handling Categorical Variables)

범주형 변수는 제한된 값을 가질 수 있는 변수입니다. 범주형 변수를 처리하는 방법 중 하나는 원-핫 인코딩을 사용하는 것입니다.

# Read data from CSV file
data = pd.read_csv('data.csv')

# One-hot encode categorical variables
data = pd.get_dummies(data, columns=['category'])

이 예시에서는 pandas 라이브러리를 사용하여 CSV 파일에서 데이터를 먼저 읽어옵니다. 그런 다음 get_dummies() 함수를 사용하여 범주형 변수를 원-핫 인코딩합니다.

 

이것들은 데이터 클린업에 사용되는 많은 기술 중 일부에 불과합니다. 사용되는 구체적인 기술은 데이터의 특성과 해결해야 할 문제에 따라 다릅니다.

 

 

다음으로, 시계열 분해 (Time Series Decomposition)에 대해서는 아래 내용 보시기 바랍니다.

Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 - 시계열 분해 (Time Series Decomposition)