- fit_prophet()
- LSTM
- train_LSTM()
- split_data()
- fit_LSTM()
- model_compare()
- arima()
- MSE()
- RMSE()
- R2()
- MAPE
매개변수
: 없음
기능
: prophet 모델을 사용해 'Newton' 알고리즘을 적용하여 'forecast' 에 명시된 일 수 만큼 예측을 진행하는 메소드.
리턴값
: 없음. 단, plot_components는 추세와 주별,연별 주기 그래프를 보여줌.
속성
: hiddnen_dim, step, output_dim, layers, lstm, fc
기능
: LSTM 네트워크 구조를 설정해주는 클래스
매개변수
: model, train_df:pandas.DataFrame, num_epochs:int, verbose:int, patience:int
기능
: 에포크마다 모델을 학습하는 메소드
리턴값
: model, train_hist
매개변수
: df:pandas.DataFrame, steop:int, y_count:int
기능
: 데이터를 스텝별로 나눠 학습 데이터와 테스트 데이터를 저장하는 메소드
리턴값
: numpy.ndarray
매개변수
: 없음
기능
: LSTM을 학습하는 과정을 자동화한 메소드
리턴값
: 없음
매개변수
: 없음
기능
: 전체 모델별 r2, rmse, mape 비교하여 최적의 모델 선정하는 메소드
리턴값
: 없음
매개변수
: 없음
기능
: ARIMA 모델을 사용하여 데이터를 학습 후 예측한 뒤 r2, rmse, mape 계산하는 메소드
리턴값
: 없음
매개변수
: y:numpy.ndarray, pred_y.ndarray
기능
: 평균 제곱 오차 구하는 메소드
리턴값
: ndarray
매개변수
: y:numpy.ndarray, pred_y.ndarray
기능
: 평균 제곱근 편차 구하는 메소드
리턴값
: ndarray
매개변수
: y:numpy.ndarray, pred_y.ndarray
기능
: 결정계수 구하는 메소드
리턴값
: ndarray
매개변수
: y:numpy.ndarray, pred_y.ndarray
기능
: 평균 절대비오차 구하는
리턴값
: ndarray