Prophet 라이브러리를 활용한 예측
파이썬을 이용한 시계열 데이터 분석과 예측은 많은 실무에서 중요한 도구로 활용됩니다. 특히 Facebook의 Prophet 라이브러리는 직관적이고 예측력이 뛰어나 시계열 데이터를 다루는 데 유용합니다. 이번 포스트에서는 Prophet 라이브러리를 활용한 예측 방법을 소개하고, 추가로 시계열 분해와 계절성 추정, 이동평균과 지수평활법에 대해서도 살펴보겠습니다.
Prophet 라이브러리로 시계열 예측하기
Prophet은 Facebook에서 개발한 시계열 예측 라이브러리로, 간단한 코드만으로도 복잡한 시계열 데이터를 효과적으로 처리할 수 있습니다. Python이나 R에서 사용할 수 있으며, 특히 데이터가 많지 않더라도 강력한 예측 성능을 제공합니다. Prophet을 사용하여 시계열 데이터를 예측하는 예제를 보시죠.
“`python
import pandas as pd
from fbprophet import Prophet
# 데이터 로드
df = pd.read_csv(‘your_time_series_data.csv’)
# 컬럼 이름 변경
df.rename(columns={‘date’: ‘ds’, ‘value’: ‘y’}, inplace=True)
# 모델 생성 및 학습
model = Prophet()
model.fit(df)
# 미래 데이터프레임 생성
future = model.make_future_dataframe(periods=365)
forecast = model.predict(future)
# 결과 시각화
model.plot(forecast)
“`
위의 코드에서는 ‘your_time_series_data.csv’ 파일에 있는 데이터를 이용하여 Prophet 모델을 학습시키고, 1년 동안의 미래 예측을 수행했습니다. 시각화를 통해 예측 결과를 확인할 수 있습니다.
시계열 분해와 계절성 추정
시계열 데이터는 대개 추세(Trend), 계절성(Seasonality), 잔차(Residual)로 분해할 수 있습니다. 추세는 데이터의 장기적인 변화 패턴을 나타내고, 계절성은 주기적인 변동을 나타내며, 잔차는 예측에서 제외된 랜덤 요인들입니다. 시계열 데이터의 각 구성 요소를 분해하여 이해하면 보다 정확한 예측이 가능합니다.
Python의 ‘statsmodels’ 라이브러리를 사용하면 쉽게 시계열 데이터의 분해를 수행할 수 있습니다.
“`python
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
# 데이터 로드
df = pd.read_csv(‘your_time_series_data.csv’, index_col=’date’, parse_dates=True)
# 시계열 분해
decomposition = sm.tsa.seasonal_decompose(df[‘value’], model=’additive’)
decomposition.plot()
“`
위의 코드를 통해 시계열 데이터를 추세, 계절성, 잔차로 분해할 수 있습니다. `seasonal_decompose` 함수를 사용하여 데이터를 분해한 후, 결과를 시각화하여 각 구성 요소를 확인할 수 있습니다.
이동평균과 지수평활법
이동평균(Moving Average)과 지수평활법(Exponential Smoothing)은 시계열 데이터를 부드럽게 만드는 효과적인 방법입니다. 이동평균은 특정 기간 동안의 평균을 계산하여 데이터의 변동을 줄이는 데 사용됩니다. 지수평활법은 최근 데이터에 더 큰 가중치를 두어 종속데이터의 예측을 수행합니다.
Python의 ‘pandas’와 ‘statsmodels’ 라이브러리를 사용하여 이동평균과 지수평활법을 적용할 수 있습니다.
“`python
import pandas as pd
# 데이터 로드
df = pd.read_csv(‘your_time_series_data.csv’, index_col=’date’, parse_dates=True)
# 이동평균 계산
df[‘Moving_Average’] = df[‘value’].rolling(window=12).mean()
# 지수평활법 적용
df[‘Exponential_Smoothing’] = df[‘value’].ewm(span=12, adjust=False).mean()
# 결과 시각화
df[[‘value’, ‘Moving_Average’, ‘Exponential_Smoothing’]].plot()
“`
이동평균은 window 매개변수를 통해 기간을 설정할 수 있으며, 지수평활법은 span 매개변수로 평활 계수를 조절합니다. 결과를 시각화하여 원본 데이터와 함께 비교할 수 있습니다.
결론
Facebook Prophet 라이브러리를 통해 시계열 데이터를 쉽게 예측할 수 있으며, 시계열 데이터를 분해하여 추세와 계절성을 파악하는 것 또한 예측의 정확도를 높이는 데 중요한 방법입니다. 이동평균과 지수평활법은 데이터를 부드럽게 만듦으로써 보다 명확한 패턴을 포착하는 데 도움을 줍니다. 이 글에서 제공한 예제를 참고하여 자신만의 시계열 예측 모델을 구축해 보세요.