ARIMA 모델이란?
ARIMA(Autoregressive Integrated Moving Average) 모델은 시계열 데이터의 예측에 사용되는 모델 중 하나입니다. ARIMA 모델은 자기 회귀(autoregression), 미분(integration), 이동 평균(moving average)의 세 가지 요소를 조합하여 만들어진 모델입니다.
ARIMA 모델의 이름에서 알 수 있듯이, 모델은 다음과 같이 세 부분으로 구성됩니다.
AR(Autoregressive) 부분: 자기 회귀 항으로 이전 시점의 오차를 이용하여 현재 시점의 값을 예측합니다.
I(Integrated) 부분: 미분 항으로 시계열 데이터를 안정화시킵니다.
MA(Moving Average) 부분: 이동 평균 항으로 이전 시점의 오차를 이용하여 현재 시점의 값을 예측합니다.
ARIMA 모델은 p, d, q의 세 가지 매개변수를 갖습니다. 각 매개변수는 각각 AR, I, MA의 부분에서 사용됩니다.
p: AR 부분의 차수
d: I 부분의 차수
q: MA 부분의 차수
ARIMA 모델의 예측 과정
ARIMA 모델을 사용하여 시계열 데이터를 예측하는 과정은 다음과 같습니다.
1)데이터를 불러옵니다.
2)데이터가 안정적인지 확인합니다.
3)안정적이지 않으면 미분(differencing)을 적용하여 안정성을 확보합니다.
4)모델의 매개변수(p, d, q)를 설정합니다.
5)ARIMA 모델을 학습합니다.
6)학습된 모델로 향후 일정 기간의 값을 예측합니다.
위 코드에서 data.csv는 예측할 시계열 데이터가 들어있는 파일의 이름으로 바꿔주셔야 합니다. 또한, ARIMA 모델의 매개변수 order를 적절하게 설정해주어야 합니다.
이와 같이 ARIMA 모델을 사용하여 시계열 데이터를 예측할 수 있습니다.
<ARIMA 예제 시도 진행중>
