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핵심 요약
시계열 데이터는 시간적 순서와 계절성, 추세 등의 구조적 특징을 가지므로 일반적인 표 형식 데이터 모델링 방식과 차별화된 접근이 필요하다. sktime은 scikit-learn과 유사한 API를 제공하여 시계열 예측, 분류, 회귀 작업을 일관된 인터페이스로 지원한다. TransformedTargetForecaster를 통해 결측치 보간, 추세 제거, 계절성 제거 등 전처리 단계와 예측 모델을 하나의 파이프라인으로 통합한다. 실제 산업용 센서 데이터 예제를 통해 모델 학습, 예측, 성능 평가 및 교차 검증 과정을 구체적으로 제시한다.
배경
Python 3.10 이상, pandas 기초 지식
대상 독자
시계열 데이터를 다루는 데이터 과학자 및 머신러닝 엔지니어
의미 / 영향
sktime은 복잡한 시계열 파이프라인 구축을 표준화하여 데이터 과학자의 실험 생산성을 높인다. 특히 전처리와 모델링의 결합을 통해 코드 재사용성을 극대화하고 시계열 분석의 진입 장벽을 낮춘다.
섹션별 상세
시계열 데이터는 시간적 의존성과 순서가 중요하므로 일반적인 scikit-learn 파이프라인을 그대로 적용하기 어렵다. sktime은 이러한 시계열 특성을 고려하여 fit, predict, transform 인터페이스를 제공한다.
데이터 전처리와 예측 모델을 결합하기 위해 TransformedTargetForecaster를 사용한다. 이 클래스는 학습 시 전처리를 수행하고 예측 시 자동으로 역변환을 적용하여 원본 스케일의 결과를 반환한다.
python
pipeline = TransformedTargetForecaster(
steps=[
("imputer", Imputer(method="linear")),
("detrender", Detrender()),
("deseasonalizer", Deseasonalizer(model="additive", sp=24)),
("forecaster", ExponentialSmoothing(trend=None, seasonal=None)),
]
)
pipeline.fit(y_train, fh=fh)
y_pred = pipeline.predict()TransformedTargetForecaster를 사용하여 데이터 전처리(결측치 보간, 추세 및 계절성 제거)와 예측 모델을 하나의 파이프라인으로 구성하고 학습 및 예측을 수행하는 코드이다.
예측 성능 평가를 위해 MAE와 MAPE 같은 지표를 사용한다. ARIMA와 같은 다른 모델로 교체할 때도 파이프라인의 전처리 단계는 유지한 채 예측기만 변경하면 되므로 실험이 용이하다.
단일 테스트 윈도우는 편향될 수 있으므로 ExpandingWindowSplitter를 활용한 시계열 교차 검증이 필요하다. 이는 학습 윈도우를 점진적으로 확장하며 모델의 일반화 성능을 검증한다.
실무 Takeaway
- 시계열 데이터 전처리(결측치 보간, 추세 제거, 계절성 제거)와 예측 모델을 TransformedTargetForecaster로 통합하여 파이프라인을 간결하게 유지할 수 있다.
- sktime의 일관된 API를 활용하면 ARIMA, ExponentialSmoothing 등 다양한 예측 모델을 코드 변경 최소화만으로 쉽게 교체하고 비교할 수 있다.
- 시계열 데이터의 특성을 고려하여 ExpandingWindowSplitter를 사용한 교차 검증을 수행해야 모델의 신뢰성 있는 성능 평가가 가능하다.
언급된 리소스
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 15.수집 2026. 06. 15.출처 타입 RSS
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