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중요한 파라미터는 ❗ 를 표시해 두었습니다. (저는 표시한 파라미터들 위주로 많이 사용하며, 다른 파라미터들은 많이 손대지 않는거같아요 !) 파라미터 종류 내용 changepoint_prior_scale ❗❗ [default] = 0.05 0.05 : 추세에 유연하게 반영 seasonality_prior_scale ❗❗ [default] = 10.0 계절성 반영 강도 (높을수록 민감) holidays_prior_scale ❗❗ [default] = 10.0 holiday 효과를 얼마나 반영할지 조절 (클수록 holiday효과가 강함.) add_country_holidays(country_name='KR') 으로 한국의 휴일을 반영 seasonality_mode ❗ [default] = 10.0 'addt..

Prophet에 대한 간단한 설명 페이스북이 만든 시계열 예측 라이브러리입니다. Prophet 모델의 주요 구성요소는 Trend, Seasonality, Holiday입니다. y(t)=g(t)+s(t)+h(t)+ϵi (g=Trend, s=Seasonality, h=Holiday ) 월 별로 평균기온을 분석하여 예측하기 1. Prophet library 및 데이터를 불러온다. from fbprophet import Prophet import matplotlib.pyplot as plt #시각화를 위한 설치 import matplotlib.font_manager as fm # 한글 폰트 import matplotlib #시각화를 위한 설치 import os, warnings import pandas as p..

ARIMA에 대한 간단한 설명 ARIMA(AutoRegressive Integrated Moving Average)는 자기 회귀 모델(AR)과 이동 평균 모델(MA)과 데이터의 정상성을 확보하기 위한 차분(I)을 합친 모델 ARIMA모델은 AR , I, MA의 차수를 정해야 하는데 이는 ARIMA(p, d, q)로 나타낸다. AR의 차수는 p, I의 차수는 d, MA의 차수는 q로 표시한다. ARIMA(1,1,0) 일 경우 AR(1)와 I(1)를 합친 모델이라는 의미이다. * 월 별 평균기온 분석하여 예측하기 1. 기본 library를 불러온다. ( 아래는 제가 많이 쓰는 library들이라 매번 분석할 때마다 아래 코드는 실행하고 분석해요 ! ) import matplotlib.pyplot as plt..