시계열 데이터 예측 모델 (머신러닝)

 

01 시계열 데이터 머신러닝 알아보기

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Prophet 모델이란?

 

1. 기본적으로 단변량 시계열 예측 모델이다. 즉, 기본 설정에서는 시간(ds)과 예측하고자 하는 변수(y)만을 사용하여 예측을 수행한다. 따라서, 거주 인구수, 실업률, 금리와 같은 추가적인 변수들은 기본적인 Prophet 모델 설정에서는 직접적인 학습 변수로 포함되지 않는다.

2. 하지만, Prophet 모델은 이러한 외부 요인을 모델에 포함시킬 수 있는 기능을 제공한다. 이 기능을 활용하려면, 추가 변수들을 '추가 regressors(외부 설명 변수)'로 모델에 포함시킬 수 있다.

 

과적합이란?

 

1. 시계열 모델링에서 과적합(overfitting)이란 모델이 학습 데이터에 너무 잘 맞추어져 있어서, 새로운 데이터(검증 데이터나 실제 상황의 데이터)에 대한 예측 성능이 오히려 떨어지는 현상을 말한다. 모델이 학습 데이터의 노이즈나 불필요한 패턴까지 학습해버려, 일반화(generalization) 능력이 손상된 상태를 의미한다.

2. 시계열 데이터의 경우, 시간의 흐름에 따라 데이터의 패턴이 변할 수 있으며, 이러한 패턴을 모델이 학습하는 것이 중요하다. 그러나 모델이 학습 데이터에 있는 작은 변동성이나 노이즈까지 과도하게 학습하게 되면, 이는 실제 미래 데이터를 예측하는 데 방해가 될 수 있다.

과적합의 식별 방법은?

1. 학습 데이터와 검증 데이터 성능 비교: 모델이 학습 데이터에는 높은 정확도를 보이지만, 검증 데이터(모델 학습에 사용되지 않은 데이터)에 대해서는 정확도가 현저히 낮다면 과적합을 의심해볼 수 있다.

2. 복잡한 모델 구조: 너무 많은 파라미터를 가진 복잡한 모델은 과적합을 발생시킬 위험이 높다. 시계열 모델링에서도 너무 많은 변수를 포함시키거나, 복잡한 계절성 패턴을 과도하게 모델링하는 경우 과적합이 발생할 수 있다.

과적합 방지 전략은?

1. 데이터 분할: 데이터를 학습용과 검증용으로 분할하여, 모델이 검증 데이터에서도 잘 작동하는지 확인한다. 이러한 과정은 모델의 일반화 능력을 평가하는 데 도움이 된다.

 

2. 정규화 및 단순화: 모델의 복잡도를 줄이는 방법으로, 불필요한 변수를 제거하거나, 모델 파라미터에 대한 정규화(예: L1, L2 정규화)를 적용하여 모델이 학습 데이터의 노이즈에 덜 민감하도록 만든다.

 

3. 교차 검증: 시계열 데이터의 경우, 시간 순서를 유지하면서 데이터를 여러 세트로 나누고, 이를 통해 모델을 여러 번 학습 및 평가하여 모델의 안정성을 확인한다.

 

4. 하이퍼파라미터 튜닝: 모델의 하이퍼파라미터(예: 학습률, 트리의 깊이 등)를 조정하여 과적합을 방지한다. 이 과정에서 검증 데이터 세트의 성능을 기준으로 최적의 하이퍼파라미터 값을 찾는다.

 

02 매출데이터 예측모델 알아보기

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매출 데이터 예측과 같은 시계열 예측 문제에는 여러 가지 접근 방법이 있다. 머신러닝 모델을 사용하여 미래의 매출을 예측하려면, 시간에 따른 데이터의 패턴을 학습할 수 있는 모델을 선택하는 것이 중요하다.

1. XGBoost 또는 LightGBM: 트리 기반의 앙상블 모델로서, 다양한 특성의 데이터에 대해 강력한 성능을 발휘할 수 있다. 특히 비선형 관계와 복잡한 상호작용을 잘 포착할 수 있다.

 

2. LSTM (Long Short-Term Memory) 네트워크: 시계열 데이터에 잘 작동하는 순환 신경망(RNN)의 한 종류로서, 시간에 따른 데이터의 장기적인 의존성을 학습할 수 있다.

 

3. Prophet: Facebook에서 개발한 시계열 예측 모델로서, 계절성과 트렌드를 포함한 시계열 데이터에 대해 강력한 성능을 보인다. 사용하기 쉽고 매개변수 조정도 비교적 간단하다.