다변수 모델로 단일 시계열 예측

데이터 세트 생성

ML 모델을 저장할 BigQuery 데이터 세트를 만듭니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery 페이지로 이동

2. 탐색기 창에서 프로젝트 이름을 클릭합니다.

3. more_vert 작업 보기 > 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

   

4. 데이터 세트 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.

   • 데이터 세트 ID에 bqml_tutorial를 입력합니다.

   • 위치 유형에 대해 멀티 리전을 선택한 다음 US(미국 내 여러 리전)를 선택합니다.

     공개 데이터 세트는 US 멀티 리전에 저장됩니다. 편의상 같은 위치에 데이터 세트를 저장합니다.

   • 나머지 기본 설정은 그대로 두고 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

     

입력 데이터 테이블 만들기

모델을 학습시키고 평가하는 데 사용할 수 있는 데이터 테이블을 만듭니다. 이 테이블은 일일 데이터 날씨 데이터를 제공하기 위해 bigquery-public-data.epa_historical_air_quality 데이터 세트의 여러 테이블의 열을 결합합니다. 모델의 입력 변수로 사용할 다음 열도 만듭니다.

• date: 관측 날짜
• pm25 일일 평균 PM2.5 값
• wind_speed: 일일 평균 풍속
• temperature: 일일 최고 기온

다음 GoogleSQL 쿼리에서 FROM bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.*_daily_summary 절은 epa_historical_air_quality 데이터 세트에서 *_daily_summary 테이블을 쿼리한다는 것을 나타냅니다. 이러한 테이블은 파티션을 나눈 테이블입니다.

입력 데이터 테이블을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

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2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   CREATE TABLE `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
   AS
   WITH
     pm25_daily AS (
       SELECT
         avg(arithmetic_mean) AS pm25, date_local AS date
       FROM
         `bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.pm25_nonfrm_daily_summary`
       WHERE
         city_name = 'Seattle'
         AND parameter_name = 'Acceptable PM2.5 AQI & Speciation Mass'
       GROUP BY date_local
     ),
     wind_speed_daily AS (
       SELECT
         avg(arithmetic_mean) AS wind_speed, date_local AS date
       FROM
         `bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.wind_daily_summary`
       WHERE
         city_name = 'Seattle' AND parameter_name = 'Wind Speed - Resultant'
       GROUP BY date_local
     ),
     temperature_daily AS (
       SELECT
         avg(first_max_value) AS temperature, date_local AS date
       FROM
         `bigquery-public-data.epa_historical_air_quality.temperature_daily_summary`
       WHERE
         city_name = 'Seattle' AND parameter_name = 'Outdoor Temperature'
       GROUP BY date_local
     )
   SELECT
     pm25_daily.date AS date, pm25, wind_speed, temperature
   FROM pm25_daily
   JOIN wind_speed_daily USING (date)
   JOIN temperature_daily USING (date);

입력 데이터 시각화

모델을 만들기 전에 원하는 경우 입력 시계열 데이터를 시각화하여 분포를 파악할 수 있습니다. Looker Studio를 사용하여 이를 수행할 수 있습니다.

시계열 데이터를 시각화하려면 다음 단계를 따르세요.

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2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   SELECT
     *
   FROM
     `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`;

3. 쿼리가 완료되면 데이터 탐색 > Looker Studio로 탐색을 클릭합니다. Looker Studio가 새 탭에서 열립니다. 새 탭에서 다음 단계를 완료합니다.

4. Looker Studio에서 삽입 > 시계열 차트를 클릭합니다.

5. 차트 창에서 설정 탭을 선택합니다.

6. 측정항목 섹션에서 pm25, temperature, wind_speed 필드를 추가하고 기본 레코드 수 측정항목을 삭제합니다. 결과 차트는 다음과 유사합니다.

   

   차트를 보면 입력 시계열에 주별 계절성 패턴이 있음을 알 수 있습니다.

시계열 모델 만들기

pm25, wind_speed, temperature 열 값을 입력 변수로 사용하여 pm25 열로 표시되는 미세먼지 값을 예측하는 시계열 모델을 만듭니다. bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily 테이블의 공기질 데이터로 모델을 학습하여 2012년 1월 1일부터 2020년 12월 31일 사이에 수집된 데이터를 선택합니다.

다음 쿼리에서 OPTIONS(model_type='ARIMA_PLUS_XREG', time_series_timestamp_col='date', ...) 절은 외부 회귀 모델을 사용하여 ARIMA를 만들고 있음을 나타냅니다. CREATE MODEL 문에 있는 auto_arima 옵션은 기본적으로 TRUE이므로 auto.ARIMA 알고리즘이 모델에서 초매개변수를 자동으로 조정합니다. 이 알고리즘은 후보 모델 십여 개를 접합하고 Akaike 정보 기준 (AIC)이 가장 낮은 최적 모델을 선택합니다. CREATE MODEL 문에서의 data_frequency 옵션은 기본적으로 AUTO_FREQUENCY이므로 학습 프로세스가 입력 시계열의 데이터 빈도를 자동으로 추론합니다.

모델을 만들려면 다음 단계를 따르세요.

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2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   CREATE OR REPLACE
     MODEL
       `bqml_tutorial.seattle_pm25_xreg_model`
     OPTIONS (
       MODEL_TYPE = 'ARIMA_PLUS_XREG',
       time_series_timestamp_col = 'date',  # Identifies the column that contains time points
       time_series_data_col = 'pm25')       # Identifies the column to forecast
   AS
   SELECT
     date,                                  # The column that contains time points
     pm25,                                  # The column to forecast
     temperature,                           # Temperature input to use in forecasting
     wind_speed                             # Wind speed input to use in forecasting
   FROM
     `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
   WHERE
     date
     BETWEEN DATE('2012-01-01')
     AND DATE('2020-12-31');

   쿼리가 완료되는 데 약 20초가 걸리며 그 이후에는 seattle_pm25_xreg_model 모델이 탐색기 창에 표시됩니다. 이 쿼리에서는 CREATE MODEL 문을 사용하여 모델을 만들므로 쿼리 결과가 표시되지 않습니다.

후보 모델 평가

ML.ARIMA_EVALUATE 함수를 사용하여 시계열 모델을 평가합니다. ML.ARIMA_EVALUATE 함수는 자동 초매개변수 조정 과정에서 평가된 모든 후보 모델의 평가 측정항목을 보여줍니다.

모델을 평가하려면 다음 단계를 따르세요.

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2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   SELECT
    *
   FROM
    ML.ARIMA_EVALUATE(MODEL `bqml_tutorial.seattle_pm25_xreg_model`);

   결과는 다음과 비슷하게 표시됩니다.

   

   non_seasonal_p, non_seasonal_d, non_seasonal_q, has_drift 출력 열은 학습 파이프라인에서 ARIMA 모델을 정의합니다. log_likelihood, AIC, variance 출력 열은 ARIMA 모델 접합 프로세스와 관련이 있습니다.

   auto.ARIMA 알고리즘은 KPSS 테스트를 사용하여 non_seasonal_d의 최적 값을 결정합니다. 이 경우에는 1입니다. non_seasonal_d가 1이면 auto.ARIMA 알고리즘이 42개의 서로 다른 후보 ARIMA 모델을 병렬로 학습시킵니다. 이 예시에서는 42개 후보 모델이 모두 유효하므로 출력에는 후보 ARIMA 모델마다 하나씩 42개의 행이 포함됩니다. 일부 모델이 유효하지 않은 경우 출력에서 제외됩니다. 이러한 후보 모델은 AIC에 따라 오름차순으로 반환됩니다. 첫 번째 행의 모델은 AIC가 가장 낮으며 최적 모델로 간주됩니다. 최적 모델은 최종 모델로 저장되며 모델에서 ML.FORECAST와 같은 함수를 호출할 때 사용됩니다.

   seasonal_periods 열에는 시계열 데이터에서 식별된 계절 패턴에 관한 정보가 포함됩니다. 이 열은 ARIMA 모델링과 관계가 없으므로 모든 출력 행에서 동일한 값을 갖습니다. 주간 패턴을 보고하며, 이는 입력 데이터를 시각화하도록 선택한 경우 확인한 결과와 일치합니다.

   has_holiday_effect, has_spikes_and_dips, has_step_changes 열은 입력 시계열 데이터에 관한 정보를 제공하며 ARIMA 모델링과 관련이 없습니다. CREATE MODEL 문에 있는 decompose_time_series 옵션의 값이 TRUE이므로 이러한 열이 반환됩니다. 또한 이러한 열은 모든 출력 행에서 동일한 값을 갖습니다.

   error_message 열에는 auto.ARIMA 피팅 프로세스 중에 발생한 오류가 표시됩니다. 오류의 원인 중 하나는 선택한 non_seasonal_p, non_seasonal_d, non_seasonal_q, has_drift 열에서 시계열을 안정화하지 못하는 경우일 수 있습니다. 모든 후보 모델의 오류 메시지를 검색하려면 모델을 만들 때 show_all_candidate_models 옵션을 TRUE로 설정합니다.

   출력 열에 관한 자세한 내용은 ML.ARIMA_EVALUATE 함수를 참고하세요.

모델 계수 검사

ML.ARIMA_COEFFICIENTS 함수를 사용하여 시계열 모델의 계수를 검사합니다.

모델의 계수를 가져오려면 다음 단계를 따르세요.

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2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   SELECT
    *
   FROM
    ML.ARIMA_COEFFICIENTS(MODEL `bqml_tutorial.seattle_pm25_xreg_model`);

   결과는 다음과 비슷하게 표시됩니다.

   

   ar_coefficients 출력 열에는 ARIMA 모델의 자동 회귀 (AR) 부분의 모델 계수가 표시됩니다. 마찬가지로 ma_coefficients 출력 열에는 ARIMA 모델의 이동 평균 (MA) 부분의 모델 계수가 표시됩니다. 두 열 모두 길이가 각각 non_seasonal_p 및 non_seasonal_q에 해당하는 배열 값을 포함합니다. ML.ARIMA_EVALUATE 함수의 출력에서 최적 모델의 non_seasonal_p 값은 0이고 non_seasonal_q 값은 5입니다. 따라서 ML.ARIMA_COEFFICIENTS 출력에서 ar_coefficients 값은 빈 배열이고 ma_coefficients 값은 5개 요소 배열입니다. intercept_or_drift 값은 ARIMA 모델의 상수 항입니다.

   processed_input, weight, category_weights 출력 열에는 선형 회귀 모델에서 각 특성의 가중치와 절편이 표시됩니다. 숫자 특성인 경우 가중치는 weight 열에 있습니다. 특성이 범주형 특성인 경우 category_weights 값은 구조체 값의 배열이며 각 구조체 값에는 지정된 카테고리의 이름과 가중치가 포함됩니다.

   출력 열에 관한 자세한 내용은 ML.ARIMA_COEFFICIENTS 함수를 참고하세요.

모델을 사용하여 데이터 예측

ML.FORECAST 함수를 사용하여 미래 시계열 값을 예측합니다.

다음 GoogleSQL 쿼리에서 STRUCT(30 AS horizon, 0.8 AS confidence_level) 절은 쿼리가 30개의 미래 시점을 예측하고 80% 신뢰 수준의 예측 구간을 생성함을 나타냅니다.

모델을 사용하여 데이터를 예측하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

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2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   SELECT
     *
   FROM
     ML.FORECAST(
       MODEL `bqml_tutorial.seattle_pm25_xreg_model`,
       STRUCT(30 AS horizon, 0.8 AS confidence_level),
       (
         SELECT
           date,
           temperature,
           wind_speed
         FROM
           `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
         WHERE
           date > DATE('2020-12-31')
       ));

   결과는 다음과 비슷하게 표시됩니다.

   

   출력 행은 forecast_timestamp 열 값별로 시간 순서로 정렬됩니다. 시계열 예측에서 prediction_interval_lower_bound 및 prediction_interval_upper_bound 열 값으로 표시되는 예측 구간은 forecast_value 열 값만큼 중요합니다. forecast_value 값은 예측 구간의 중간 포인트입니다. 예측 구간은 standard_error 및 confidence_level 열 값에 따라 달라집니다.

   출력 열에 관한 자세한 내용은 ML.FORECAST 함수를 참고하세요.

예측 정확도 평가

ML.EVALUATE 함수를 사용하여 모델의 예측 정확성을 평가합니다.

다음 GoogleSQL 쿼리에서 두 번째 SELECT 문이 미래의 특성이 포함된 데이터를 제공하며, 이 데이터는 실제 데이터와 비교할 미래 값을 예측하는 데 사용됩니다.

모델의 정확성을 평가하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

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2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   SELECT
     *
   FROM
     ML.EVALUATE(
       MODEL `bqml_tutorial.seattle_pm25_xreg_model`,
       (
         SELECT
           date,
           pm25,
           temperature,
           wind_speed
         FROM
           `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
         WHERE
           date > DATE('2020-12-31')
       ),
       STRUCT(
         TRUE AS perform_aggregation,
         30 AS horizon));

   결과는 다음과 유사하게 표시됩니다.

   

   출력 열에 관한 자세한 내용은 ML.EVALUATE 함수를 참고하세요.

예측 결과 설명

ML.EXPLAIN_FORECAST 함수를 사용하여 예측 데이터 외에 설명 가능성 측정항목을 가져올 수 있습니다. ML.EXPLAIN_FORECAST 함수는 미래 시계열 값을 예측하고 시계열의 모든 개별 구성요소를 반환합니다.

ML.FORECAST 함수와 마찬가지로 ML.EXPLAIN_FORECAST 함수에 사용된 STRUCT(30 AS horizon, 0.8 AS confidence_level) 절은 쿼리가 미래 시점 30개를 예측하고 80% 신뢰도로 예측 구간을 생성함을 나타냅니다.

모델의 결과를 설명하려면 다음 단계를 따르세요.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

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2. 쿼리 편집기에 다음 쿼리를 붙여넣고 실행을 클릭합니다.

   SELECT
     *
   FROM
     ML.EXPLAIN_FORECAST(
       MODEL `bqml_tutorial.seattle_pm25_xreg_model`,
       STRUCT(30 AS horizon, 0.8 AS confidence_level),
       (
         SELECT
           date,
           temperature,
           wind_speed
         FROM
           `bqml_tutorial.seattle_air_quality_daily`
         WHERE
           date > DATE('2020-12-31')
       ));

   결과는 다음과 비슷하게 표시됩니다.

   

   출력 행은 time_series_timestamp 열 값을 기준으로 시간 순으로 정렬됩니다.

   출력 열에 관한 자세한 내용은 ML.EXPLAIN_FORECAST 함수를 참고하세요.