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■ [Ai] Prophet 적용 #2 - 실제 데이터로 예측하기 지난 포스팅을 통해 삼성전자의 주식 데이터를 구했었습니다. 그럼 이 삼성전자의 주식데이터를 바탕으로 실제 예측을 해보겠습니다. 앞서 Prophet 튜토리얼을 진행하며 블로그 방문자수 데이터를 바탕으로 다양한 피쳐들을 적용시키면서 저만의 모델을 만들었는데요. 이 모델이 주식데이터 예측에도 잘 사용될 수 있을지 확인해보겠습니다. 이번 포스팅에서는 단순히 데이터를 입력하여 앞으로의 결과를 예측해보고, 간단하게 결과를 분석해보겠습니다. 모델에 대한 튜닝 및 다른 피쳐 적용 등은 그 이후 포스팅에서 진행 예정입니다. ● 주식 데이터 입력 지난 포스팅에서 삼성전자의 주가 데이터를 구했었습니다. 자세한 내용은 아래 포스팅을 참고하시면 되겠습니다.http..

■ [Ai] Prophet Tutorial #8 - Non-Daily Data 오늘은 Prophet 8번째 포스팅입니다. 주제는 Non-Daily Data입니다.https://facebook.github.io/prophet/docs/non-daily_data.html Non-Daily Data 또한 Prophet에서 다룰 수 있다는 것에 대한 설명입니다. 이러한 것도 가능하다고 이해하면서 진행하면 될 것 같습니다. ● Sub-daily data Prophet은 YYYY-MM-DD HH:MM:SS 형식의 Timestamp 포맷에 대해서도 시계열 예측이 가능하다고 합니다. 실제 예제로 보여주는 데이터 형식은 아래와 같습니다. 5분단위의 데이터입니다. 요세미티의 일일 기온이라고 하네요https://github..

■ [Ai] Prophet Tutorial #6 - Uncertainty Intervals 오늘은 Prophet 튜토리얼의 여섯 번째 포스팅입니다. 오늘의 주제는 Uncertainty Intervals 입니다.https://facebook.github.io/prophet/docs/uncertainty_intervals.html Uncertainty Intervals란 불확실성의 범위라고 보시면 됩니다. 그래서 앞서 다른 예제에서 살펴본 예측 값에는 yhat_lower, yhat_upper라는 값이 있었죠. 이 값은 yhat의 가장 낮은 값과 가장높은 값을 뜻했습니다. 즉 yhat은 예측 값의 범위라고 이해하면 될 것 같습니다. ● Uncertainty in the trend 기본적으로 Prophet은 이..

■ [Ai] Prophet Tutorial #5 - Multiplicative Seasonality 오늘은 Prophet 튜토리얼의 다섯 번째 포스팅입니다. 오늘의 주제는 Multiplicative Seasonality 입니다.https://facebook.github.io/prophet/docs/multiplicative_seasonality.html Multiplicative라는 말은 사전적으로 '증가하는, 곱셈의, 배수사의' 라는 뜻입니다. 즉 단순한 seasonality가 아닌 점진적으로 증가하는 seasonality를 다룰 때 사용하는 피쳐입니다. 모든 모델에서 필요한 것은 아니지만 특정 모델에서 매우 유용할 것으로 보입니다. 튜토리얼에서는 항공 승객을 예측하는 모델에 사용했다고 하는데요. 1년..

■ [Ai] Prophet Tutorial #4 - Seasonality, Holiday Effects And Regressors벌써 Prophet 튜토리얼 네 번째 포스팅입니다. 오늘의 주제는 Seasonality, Holiday Effects And Regressors 입니다.https://facebook.github.io/prophet/ 오늘의 제목은 꽤 기네요. 그만큼 많고 중요한 내용이 들어있는 것 같습니다. 하나씩 살펴보겠습니다. ● Modeling Holidays and Special Events 첫 번째는 Holidays나 특별한 Events를 설정하여 해당 일자에 특별성을 부여해줍니다. 아마도 해당 일자에는 비슷한 특성을 주어 예측하는데 도움이 되도록 할 것 같습니다. 이를 위해서는 Da..