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model.py

목차

  1. fit_prophet()
  2. LSTM
  3. train_LSTM()
  4. split_data()
  5. fit_LSTM()
  6. model_compare()
  7. arima()
  8. MSE()
  9. RMSE()
  10. R2()
  11. MAPE

fit_prophet

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.

LSTM

속성 : hiddnen_dim, step, output_dim, layers, lstm, fc
기능 : LSTM 네트워크 구조를 설정해주는 클래스

train_LSTM

매개변수 : model, train_df:pandas.DataFrame, num_epochs:int, verbose:int, patience:int
기능 : 에포크마다 모델을 학습하는 메소드
리턴값 : model, train_hist

split_data

매개변수 : df:pandas.DataFrame, steop:int, y_count:int
기능 : 데이터를 스텝별로 나눠 학습 데이터와 테스트 데이터를 저장하는 메소드
리턴값 : numpy.ndarray

fit_LSTM

매개변수 : 없음
기능 : LSTM을 학습하는 과정을 자동화한 메소드
리턴값 : 없음

model_compare

매개변수 : 없음
기능 : 전체 모델별 r2, rmse, mape 비교하여 최적의 모델 선정하는 메소드
리턴값 : 없음

arima

매개변수 : 없음
기능 : ARIMA 모델을 사용하여 데이터를 학습 후 예측한 뒤 r2, rmse, mape 계산하는 메소드
리턴값 : 없음

MSE

매개변수 : y:numpy.ndarray, pred_y.ndarray
기능 : 평균 제곱 오차 구하는 메소드
리턴값 : ndarray

RMSE

매개변수 : y:numpy.ndarray, pred_y.ndarray
기능 : 평균 제곱근 편차 구하는 메소드
리턴값 : ndarray

R^2

매개변수 : y:numpy.ndarray, pred_y.ndarray
기능 : 결정계수 구하는 메소드
리턴값 : ndarray

MAPE

매개변수 : y:numpy.ndarray, pred_y.ndarray
기능 : 평균 절대비오차 구하는
리턴값 : ndarray