Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 - 시계열 정상성 (Time Series Stationarity)

Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 - 시계열 정상성 (Time Series Stationarity)

Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 중에서 시계열 정상성 (Time Series Stationarity)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. 여기에서는 정확하고 신뢰할 수 있는 Prophet 모델을 구축하기 위해 사용할 수 있는 다양한 데이터 준비 기술에 대해 논의로 여기에서는 시계열 정상성 (Time Series Stationarity)에 알아 보도록 하겠습니다.

 

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 튜팅 (Hyperparameter Tuning)

 

시계열 정상성 (Time Series Stationarity)

시계열 정상성은 시계열 분석에서 중요한 개념입니다. 이는 평균, 분산 및 공분산과 같은 시계열의 통계적 속성이 시간이 지나도 일정하게 유지되는 것을 의미합니다. 정상성은 시계열 모델링에서 중요한데, 이는 Prophet 모델을 비롯한 많은 시계열 모델들이 시계열 데이터의 통계적 속성이 시간이 지나도 일정하게 유지된다는 가정을 하기 때문입니다.

 

시계열 정상성이란 무엇인가요?

시계열 정상성이란 통계적 속성이 시간이 지나도 일정하게 유지되는 시계열을 말합니다. 즉, 정상 시계열은 일정한 평균, 분산 및 공분산을 가지고 있습니다. 정상 시계열은 비정상 시계열에 비해 모델링 및 분석이 더 쉽습니다.

 

Prophet 모델에 대해 왜 중요한가요?

Prophet 모델은 시계열 데이터의 통계적 속성이 시간이 지나도 일정하게 유지된다는 가정을 합니다. 이는 많은 시계열 모델들의 중요한 가정 중 하나입니다. 따라서 시계열 데이터가 정상성을 만족하지 않으면 모델의 정확도 및 신뢰성이 떨어질 수 있습니다. 따라서 Prophet 모델을 사용하기 전에 시계열 데이터가 정상성을 만족하는지 확인하고 필요한 경우 변환 작업을 수행해야 합니다.

 

정상성을 달성하기 위한 기술

시계열에서 정상성을 달성하는 몇 가지 기술이 있습니다.

1. 차분 (Differencing)

차분은 추세를 제거하고 정상성을 달성하기 위한 기술입니다. 이는 시계열에서 연속된 관측값의 차이를 계산하는 것을 말합니다.

# Differencing example
import pandas as pd

# Load data into DataFrame
df = pd.read_csv('time_series_data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# Perform differencing
diff = df.diff().dropna()

 

2. 변환 (Transformation)

변환은 정상성을 달성하는 또 다른 기술입니다. 일반적으로 로그나 제곱근 등을 취하는 등의 변환 기법을 사용합니다.

# Transformation example (log transformation)
import pandas as pd
import numpy as np

# Load data into DataFrame
df = pd.read_csv('time_series_data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# Perform log transformation
log_transformed = np.log(df)

 

3. 계절 차분(seasonal differencing)

계절성을 가진 시계열 데이터의 경우, 계절 차분(seasonal differencing)을 사용하여 정상성을 달성할 수 있습니다. 이는 각 계절 기간에서 연속적인 관측치 간의 차이를 계산하는 것을 의미합니다.

# Seasonal differencing example
import pandas as pd

# Load data into DataFrame
df = pd.read_csv('time_series_data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# Perform seasonal differencing
diff = df.diff(12).dropna()

 

4. 트렌드 제거 (Trend Elimination)

선형 추세가 있는 경우 추세 제거할 수 있습니다. 시계열 데이터가 선형 추세를 가지고 있다면, 선형 회귀 모델을 데이터에 맞추어 예측 값에서 실제 값을 뺌으로써 추세를 제거할 수 있습니다.

# Trend elimination example
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Load data into DataFrame
df = pd.read_csv('time_series_data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# Fit linear regression model
X = df.index.values.reshape(-1,1)
y = df.values
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
trend = model.predict(X)

# Remove trend from data
detrended = df - trend

 

5. 계절성 보정 (Seasonal Adjustment)

시계열 데이터에 계절성 요소가 포함된 경우, 계절성 보정을 통해 제거할 수 있습니다. 계절성 요소를 데이터에서 빼면 됩니다.

# Seasonal adjustment example
import pandas as pd
from statsmodels.tsa.seasonal import seasonal_decompose

# Load data into DataFrame
df = pd.read_csv('time_series_data.csv', index_col=0, parse_dates=True)

# Perform seasonal decomposition
result = seasonal_decompose(df, model='additive')

# Extract seasonal component
seasonal = result.seasonal

# Remove seasonal component from data
seasonally_adjusted = df - seasonal

 

시계열 데이터의 정상성을 달성함으로써, Prophet 모델을 비롯한 시계열 모델의 정확도와 신뢰성을 향상시킬 수 있습니다.

 

이러한 기술을 사용하여 정상성을 달성함으로써 Prophet 모델을 비롯한 시계열 모델의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있습니다. 시계열 데이터의 특성에 따라 적절한 기술을 선택하는 것이 중요합니다.

 

다음으로는 특성 선택 (Feature Selection)에 대해 알아 보도록 하겠습니다.

Prophet 모델을 사용하기 위한 데이터 준비 방법 - 특성 선택 (Feature Selection)