Python AI 라이브러리 scikit-learn을 이용한 시계열 데이터 예측 모델 구축

Python AI 라이브러리 scikit-learn을 이용한 시계열 데이터 예측 모델 구축

최근 데이터 분석 분야에서 시계열 데이터는 경제, 금융, 에너지 소비, 기상 데이터 등 다양한 영역에서 중요한 정보를 제공하고 있습니다. 시계열 데이터는 시간의 흐름에 따른 데이터 변화 패턴을 파악하여 미래의 값을 예측하는 데 활용되며, 이를 통해 기업은 의사결정을 개선하고 비즈니스 경쟁력을 강화할 수 있습니다. 본 포스팅에서는 파이썬의 강력한 머신러닝 라이브러리인 scikit-learn을 활용하여 시계열 데이터 예측 모델을 구축하는 방법을 단계별로 살펴보고자 합니다. 데이터 전처리부터 특징 추출, 모델 선택 및 평가, 그리고 실제 예측 결과 도출까지 전반적인 내용을 다루며, 실제 코드 예제와 함께 구현 전략을 상세히 소개합니다.

시계열 데이터 예측의 기본 개념

시계열 데이터는 일정한 간격으로 기록된 데이터로, 시간에 따른 추세(trend), 계절성(seasonality), 불규칙성(irregularity) 등의 요소를 포함합니다. 예측 모델은 이러한 데이터의 패턴을 학습하여 미래의 값을 예측할 수 있도록 도와줍니다. 시계열 분석에서는 단순 선형 회귀, ARIMA, 지수 평활법 등의 전통적인 통계 기법이 많이 활용되어 왔으나, scikit-learn과 같은 머신러닝 라이브러리를 사용하면 보다 다양한 알고리즘을 적용하여 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다.

scikit-learn은 주로 회귀(Regression) 및 분류(Classification) 문제 해결에 적합한 다양한 알고리즘을 제공하고 있으며, 시계열 예측 모델에서도 데이터 전처리와 피처 엔지니어링을 통해 기존 모델과 결합하여 예측력을 높일 수 있습니다. 특히, 시계열 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할하여 모델을 평가하는 방법, 그리고 시계열 데이터의 특성을 반영한 피처를 생성하는 방법 등이 중요한 역할을 합니다.

데이터 수집 및 전처리

시계열 예측 모델을 구축하기 위해서는 우선적으로 신뢰성 있는 데이터를 확보하고, 이를 전처리하는 과정이 필요합니다. 예를 들어, 주식 가격, 온도 변화, 에너지 소비량 등 다양한 형태의 시계열 데이터를 사용할 수 있습니다. 데이터 전처리 과정에서는 다음과 같은 작업을 수행합니다.

1. 결측치 처리: 시계열 데이터는 종종 결측치가 발생할 수 있으므로, 이를 제거하거나 보간법(interpolation)을 통해 채워 넣어야 합니다.
2. 데이터 정규화: 데이터의 범위가 크게 다를 경우 모델 학습 시 영향을 미칠 수 있으므로, 정규화 혹은 표준화를 통해 데이터를 일정한 범위로 조정합니다.
3. 피처 엔지니어링: 시계열 데이터의 경우, 시간 정보를 기반으로 한 추가적인 피처(예: 요일, 월, 분기, 계절 정보)를 생성하면 모델의 예측력을 높이는 데 도움이 됩니다.
4. 데이터 분할: 시계열 데이터는 시간의 순서를 유지해야 하므로, 랜덤하게 데이터를 분할하는 것이 아니라 일정 기간을 학습용(training set)과 테스트용(test set)으로 구분합니다.

아래는 Pandas를 활용한 데이터 전처리 예제 코드입니다.

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 예시: 날짜와 함께 기록된 시계열 데이터 생성
date_range = pd.date_range(start='2020-01-01', periods=500, freq='D')
np.random.seed(42)
data = np.random.randn(500) * 10 + np.linspace(50, 100, 500)
df = pd.DataFrame({'date': date_range, 'value': data})
df.set_index('date', inplace=True)

# 결측치 처리: 예를 들어, 중간에 몇 개의 값에 NaN이 있다고 가정
df.iloc[100:105] = np.nan
df['value'] = df['value'].interpolate(method='time')

# 정규화: 표준화 처리
scaler = StandardScaler()
df['scaled_value'] = scaler.fit_transform(df[['value']])

# 추가 피처 생성: 요일, 월 등의 정보
df['day_of_week'] = df.index.dayofweek
df['month'] = df.index.month

print(df.head())

위 코드는 시계열 데이터의 결측치를 보간법을 통해 채우고, 정규화를 진행하며 날짜 정보를 기반으로 추가적인 피처를 생성하는 과정을 보여줍니다.

시계열 데이터 예측 모델 구축

scikit-learn을 활용하여 시계열 데이터를 예측하기 위해서는 회귀 알고리즘을 적용할 수 있습니다. 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀(Linear Regression), 랜덤 포레스트(Random Forest Regressor), 그리고 Gradient Boosting Regressor 등이 있습니다. 시계열 데이터의 특성을 반영하여 피처를 생성한 후, 학습 데이터를 기반으로 모델을 학습시키고 테스트 데이터로 예측 성능을 평가합니다.

데이터 준비: 학습용과 테스트용 데이터 분할

시계열 데이터는 시간 순서가 유지되어야 하므로, 보통 최근 데이터 일부를 테스트용 데이터로 사용합니다. 예를 들어, 전체 데이터 중 80%를 학습용으로, 20%를 테스트용으로 분할할 수 있습니다.

# 전체 데이터의 80%를 학습용, 20%를 테스트용으로 분할
train_size = int(len(df) * 0.8)
train_df = df.iloc[:train_size]
test_df = df.iloc[train_size:]

# 특징과 타깃 변수 생성: 예를 들어, 이전 7일의 값을 기반으로 다음 날 값을 예측하는 방식
def create_features(df, window=7):
    X, y = [], []
    for i in range(len(df) - window):
        X.append(df['scaled_value'].values[i:i+window])
        y.append(df['scaled_value'].values[i+window])
    return np.array(X), np.array(y)

X_train, y_train = create_features(train_df, window=7)
X_test, y_test = create_features(test_df, window=7)

위 코드는 과거 7일의 데이터를 기반으로 다음 날의 값을 예측하는 피처를 생성하는 방법을 보여줍니다. 이처럼 시계열 데이터에서는 과거의 데이터를 시퀀스로 활용하여 미래 값을 예측하는 방식이 일반적입니다.

모델 학습: 랜덤 포레스트 회귀 모델 적용

scikit-learn의 다양한 회귀 모델 중 랜덤 포레스트 회귀(RandomForestRegressor)는 시계열 데이터 예측에서도 유용하게 활용됩니다. 아래는 랜덤 포레스트 회귀 모델을 학습시키고 예측 결과를 도출하는 예제 코드입니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import matplotlib.pyplot as plt

# 모델 생성 및 학습
rf_model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
# 모델 학습을 위해 2차원 배열 형태의 데이터를 사용: (샘플 수, 윈도우 크기)
rf_model.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터에 대한 예측
y_pred = rf_model.predict(X_test)

# 모델 평가: RMSE (Root Mean Squared Error)
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, y_pred))
print(f"테스트 데이터 RMSE: {rmse:.4f}")

# 예측 결과 시각화
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(range(len(y_test)), y_test, label='실제 값')
plt.plot(range(len(y_pred)), y_pred, label='예측 값')
plt.title("시계열 데이터 예측 결과")
plt.xlabel("샘플 인덱스")
plt.ylabel("정규화된 값")
plt.legend()
plt.show()

위 코드는 랜덤 포레스트 회귀 모델을 활용하여 시계열 데이터를 학습하고, 테스트 데이터에 대한 예측 결과를 시각화하는 과정을 담고 있습니다. RMSE와 같은 평가 지표를 통해 모델의 예측 성능을 측정할 수 있으며, 예측 결과와 실제 데이터를 비교하여 모델의 정확성을 확인할 수 있습니다.

모델 성능 개선 및 확장 전략

시계열 데이터 예측 모델의 성능을 개선하기 위해서는 다양한 방법을 고려할 수 있습니다.

• 하이퍼파라미터 튜닝: GridSearchCV나 RandomizedSearchCV를 활용하여 모델의 하이퍼파라미터를 최적화할 수 있습니다.
• 피처 엔지니어링 강화: 추가적인 시간 기반 피처(예: 이동 평균, 분산, 계절성 변수)를 생성하여 모델의 입력 변수로 활용할 수 있습니다.
• 모델 앙상블: 여러 모델의 예측 결과를 결합하는 앙상블 기법을 도입하여, 단일 모델보다 높은 예측 성능을 도모할 수 있습니다.
• 딥러닝 모델과의 비교: 시계열 예측에서는 LSTM, GRU 등 순환 신경망 기반의 딥러닝 모델도 효과적이므로, scikit-learn 모델과 비교 분석할 수 있습니다.

결론

scikit-learn을 활용한 시계열 데이터 예측 모델 구축은 비교적 간단한 전처리 과정과 다양한 회귀 알고리즘을 통해 미래 값을 예측할 수 있는 효과적인 방법입니다. 본 포스팅에서는 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 학습 데이터와 테스트 데이터 분할, 그리고 랜덤 포레스트 회귀 모델을 적용한 예제를 통해 시계열 예측 모델을 구축하는 전 과정을 살펴보았습니다. 이러한 과정을 통해 시계열 데이터의 패턴을 파악하고, 미래의 변동성을 예측하는 모델은 다양한 산업 분야에서 의사결정 지원 및 비즈니스 전략 수립에 유용하게 활용될 수 있습니다.

앞으로 데이터의 양과 복잡성이 증가함에 따라, 보다 정교한 피처 엔지니어링과 최신 머신러닝, 딥러닝 기법을 융합하여 시계열 예측 모델의 정확도를 높이는 연구와 실무적 적용이 지속적으로 이루어질 것으로 기대됩니다. 데이터 분석가와 엔지니어들은 scikit-learn의 다양한 기능을 적극 활용하고, 실제 데이터를 기반으로 한 실험을 통해 최적의 예측 모델을 도출해 나가시길 권장드립니다.