자습서: 시계열 분석 및 ML.NET를 사용하여 자전거 대여 서비스 수요 예측

아티클
04/08/2023

ML.NET를 통해 SQL Server 데이터베이스에 저장된 데이터에 대한 단일 시계열 분석을 사용하여 자전거 대여 서비스 수요를 예측하는 방법을 알아봅니다.

이 자습서에서는 다음과 같은 작업을 수행하는 방법을 살펴봅니다.

문제 이해
데이터베이스에서 데이터 로드
예측 모델 만들기
예측 모델 평가
예측 모델 저장
예측 모델 사용

사전 요구 사항

“.NET 데스크톱 개발” 워크로드가 설치된 Visual Studio 2022.

시계열 예측 샘플 개요

이 샘플은 Singular Spectrum Analysis라고 하는 일변량 시계열 분석 알고리즘을 사용하여 자전거 대여 수요를 예측하는 C# .NET Core 콘솔 애플리케이션입니다. 이 샘플의 코드는 GitHub의 dotnet/machinelearning-samples repository에서 찾을 수 있습니다.

문제 이해

효율적인 작업을 실행하기 위해 재고 관리는 주요 역할을 담당합니다. 재고가 너무 많은 제품이 있다면 제품이 판매되지 않은 채 진열대에 쌓여 아무런 수익을 창출하지 않는 것과 같습니다. 제품 수가 너무 적으면 판매 및 고객 손실이 발생하여 경쟁사에게 고객을 빼앗길 수 있습니다. 따라서 가장 적합한 재고 보유량에 대해 끊임없는 질문을 던져야 합니다. 시계열 분석은 기록 데이터를 보고 패턴을 식별하고 이 정보를 사용하여 나중에 값을 예측하는 방식으로 이러한 질문에 대한 답을 제공합니다.

이 자습서에서 사용되는 데이터를 분석하는 방법은 일변량 시계열 분석입니다. 일변량 시계열 분석은 월별 판매량 같은 특정 간격으로 일정 기간의 단일 수치를 확인합니다.

이 자습서에서 사용되는 알고리즘은 SSA(Singular Spectrum Analysis)입니다. SSA는 시계열을 주요 구성 요소 집합으로 분리하는 방식으로 작동합니다. 이러한 구성 요소는 추세, 노이즈, 계절성 및 기타 여러 요소에 해당하는 신호의 일부분으로 해석될 수 있습니다. 그런 다음 이러한 구성 요소가 재구성되어 나중에 값을 예측하는 데 사용됩니다.

콘솔 애플리케이션 만들기

"BikeDemandForecasting"이라는 새 C# 솔 애플리케이션을 만듭니다. 다음 단추를 클릭합니다.
사용할 프레임워크로 .NET 6을 선택합니다. 만들기 단추를 클릭합니다.
Microsoft.ML 버전 NuGet 패키지 설치

참고

이 샘플에서는 별도로 지정하지 않은 한 언급된 NuGet 패키지의 최신 안정화 버전을 사용합니다.
1. 솔루션 탐색기에서 프로젝트를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 NuGet 패키지 관리를 선택합니다.
2. 패키지 소스로 “nuget.org”를 선택하고, 찾아보기 탭을 선택하고, Microsoft.ML을 검색합니다.
3. 시험판 포함 확인란을 선택합니다.
4. 설치 단추를 선택합니다.
5. 변경 내용 미리 보기 대화 상자에서 확인 단추를 선택한 다음, 나열된 패키지의 사용 조건에 동의하는 경우 [라이선스 승인] 대화 상자에서 동의함 단추를 선택합니다.
6. System.Data.SqlClient 및 Microsoft.ML.TimeSeries에 이러한 단계를 반복합니다.

데이터 준비 및 이해

데이터 디렉터리를 만듭니다.
DailyDemand.mdf 데이터베이스 파일을 다운로드하여 데이터 디렉터리에 저장합니다.

참고

이 자습서에서 사용되는 데이터는 UCI 자전거 공유 데이터 세트에서 제공됩니다. Fanaee-T, Hadi, Gama, Joao, 'Event labeling combining ensemble detectors and background knowledge', Progress in Artificial Intelligence (2013): pp. 1-15, Springer Berlin Heidelberg, 웹 링크.

원본 데이터 세트에는 계절성 및 날씨에 해당하는 여러 열이 포함되어 있습니다. 간단히 하기 위해 이 자습서에서 사용되는 알고리즘에는 단일 숫자 열의 값만 필요하므로 원본 데이터 세트는 다음 열만 포함하도록 압축되었습니다.

dteday: 관측 날짜입니다.
year: 인코딩된 관측 연도입니다(0=2011, 1=2012).
cnt: 해당 일에 대한 총 자전거 대여 수입니다.

원본 데이터 세트는 SQL Server 데이터베이스에서 다음 스키마를 포함하는 데이터베이스 테이블에 매핑됩니다.

CREATE TABLE [Rentals] (
    [RentalDate] DATE NOT NULL,
    [Year] INT NOT NULL,
    [TotalRentals] INT NOT NULL
);

다음은 데이터 샘플입니다.

RentalDate	Year	TotalRentals
1/1/2011	0	985
1/2/2011	0	801
1/3/2011	0	1349

입력 및 출력 클래스 만들기

Program.cs 파일을 열고 기존 using 문을 다음으로 바꿉니다.

using Microsoft.ML;
using Microsoft.ML.Data;
using Microsoft.ML.Transforms.TimeSeries;
using System.Data.SqlClient;

ModelInput 클래스를 만듭니다. Program 클래스 아래에 다음 코드를 추가합니다.
```
public class ModelInput
{
    public DateTime RentalDate { get; set; }

    public float Year { get; set; }

    public float TotalRentals { get; set; }
}
```
ModelInput 클래스에는 다음 열이 포함됩니다.
- RentalDate: 관측 날짜입니다.
- Year: 인코딩된 관측 연도입니다(0=2011, 1=2012).
- TotalRentals: 해당 일에 대한 총 자전거 대여 수입니다.
새로 만든 ModelInput 클래스 아래에 ModelOutput 클래스를 만듭니다.
```
public class ModelOutput
{
    public float[] ForecastedRentals { get; set; }

    public float[] LowerBoundRentals { get; set; }

    public float[] UpperBoundRentals { get; set; }
}
```
ModelOutput 클래스에는 다음 열이 포함됩니다.
- ForecastedRentals: 예측 기간의 예측 값입니다.
- LowerBoundRentals: 예측 기간의 예측 최소값입니다.
- UpperBoundRentals: 예측 기간의 예측 최대값입니다.

경로 정의 및 변수 초기화

using 문 아래에서 데이터의 위치, 연결 문자열 및 학습된 모델을 저장할 위치를 저장하는 변수를 정의합니다.

string rootDir = Path.GetFullPath(Path.Combine(AppDomain.CurrentDomain.BaseDirectory, "../../../"));
string dbFilePath = Path.Combine(rootDir, "Data", "DailyDemand.mdf");
string modelPath = Path.Combine(rootDir, "MLModel.zip");
var connectionString = $"Data Source=(LocalDB)\\MSSQLLocalDB;AttachDbFilename={dbFilePath};Integrated Security=True;Connect Timeout=30;";

경로를 정의한 후 다음 줄을 추가하여 새로운 MLContext 인스턴스로 mlContext 변수를 초기화합니다.
```
MLContext mlContext = new MLContext();
```
MLContext 클래스는 모든 ML.NET 작업의 시작점이며, mlContext를 초기화하면 모델 생성 워크플로 개체 간에 공유할 수 있는 새 ML.NET 환경이 생성됩니다. 개념적으로 Entity Framework의 DBContext와 유사합니다.

데이터 로드

ModelInput 형식의 레코드를 로드하는 DatabaseLoader를 만듭니다.

DatabaseLoader loader = mlContext.Data.CreateDatabaseLoader<ModelInput>();

데이터베이스에서 데이터를 로드하는 쿼리를 정의합니다.
```
string query = "SELECT RentalDate, CAST(Year as REAL) as Year, CAST(TotalRentals as REAL) as TotalRentals FROM Rentals";
```
ML.NET 알고리즘은 데이터를 Single 형식으로 간주합니다. 따라서 Real 형식이 아닌 데이터베이스에서 가져온 숫자 값(단정밀도 부동 소수점 값)은 Real로 변환해야 합니다.

Year 및 TotalRental 열은 모두 데이터베이스의 정수 형식입니다. CAST 기본 제공 함수를 사용하여 Real로 캐스팅됩니다.

데이터베이스에 연결하고 쿼리를 실행하는 DatabaseSource를 만듭니다.

DatabaseSource dbSource = new DatabaseSource(SqlClientFactory.Instance,
                                connectionString,
                                query);

데이터를 IDataView에 로드합니다.

IDataView dataView = loader.Load(dbSource);

데이터 세트에는 두 개 연도 분량의 데이터가 포함됩니다. 첫 번째 연도의 데이터만 학습에 사용되고, 두 번째 연도는 모델에서 생성된 예측과 실제 값을 비교하는 데 사용됩니다. FilterRowsByColumn 변환을 사용하여 데이터를 필터링합니다.
```
IDataView firstYearData = mlContext.Data.FilterRowsByColumn(dataView, "Year", upperBound: 1);
IDataView secondYearData = mlContext.Data.FilterRowsByColumn(dataView, "Year", lowerBound: 1);
```
첫 번째 연도의 경우 upperBound 매개 변수를 1로 설정하여 Year 열의 값만 선택합니다. 반면 두 번째 연도의 경우 lowerBound 매개 변수를 1로 설정하여 1 이상의 값을 선택합니다.

시계열 분석 파이프라인 정의

SsaForecastingEstimator를 사용하여 시계열 데이터 세트의 값을 예측하는 파이프라인을 정의합니다.
```
var forecastingPipeline = mlContext.Forecasting.ForecastBySsa(
    outputColumnName: "ForecastedRentals",
    inputColumnName: "TotalRentals",
    windowSize: 7,
    seriesLength: 30,
    trainSize: 365,
    horizon: 7,
    confidenceLevel: 0.95f,
    confidenceLowerBoundColumn: "LowerBoundRentals",
    confidenceUpperBoundColumn: "UpperBoundRentals");
```
forecastingPipeline은 첫 번째 연도와 샘플에 대해 365개의 데이터 요소를 사용하거나 시계열 데이터 세트를 seriesLength 매개 변수에 지정된 대로 30일(월별) 간격으로 분할합니다. 이러한 각 샘플은 주별 또는 7일 기간을 통해 분석됩니다. 다음 기간에 대한 예측 값을 결정할 때 이전 7일의 값을 사용하여 예측을 수행합니다. 모델은 horizon 매개 변수로 정의된 대로 향후 7일의 기간을 예측하도록 설정됩니다. 예측은 추측이므로 항상 100% 정확하지는 않습니다. 따라서 상한 및 하한으로 정의된 최선 및 최악의 시나리오 값 범위를 파악하고 있는 것이 좋습니다. 이 경우 하한 및 상한에 대한 신뢰 수준은 95%로 설정됩니다. 신뢰 수준을 적절하게 높이거나 줄일 수 있습니다. 값이 높을수록 원하는 수준의 신뢰도를 얻기 위해 상한 및 하한 간 범위가 넓어집니다.
Fit 메서드를 사용하여 모델을 학습하고 이전에 정의된 forecastingPipeline에 데이터를 맞춥니다.
```
SsaForecastingTransformer forecaster = forecastingPipeline.Fit(firstYearData);
```

모델 평가

다음 연도의 데이터를 예측하고 실제 값과 비교하여 모델이 얼마나 잘 수행하고 있는지 평가합니다.

Program.cs 파일의 맨 아래에 Evaluate라는 새 유틸리티 메서드를 만듭니다.
```
Evaluate(IDataView testData, ITransformer model, MLContext mlContext)
{

}
```
Evaluate 메서드 내에서 학습된 모델과 함께 Transform 메서드를 사용하여 두 번째 연도의 데이터를 예측합니다.
```
IDataView predictions = model.Transform(testData);
```

CreateEnumerable 메서드를 사용하여 데이터에서 실제 값을 가져옵니다.

IEnumerable<float> actual =
    mlContext.Data.CreateEnumerable<ModelInput>(testData, true)
        .Select(observed => observed.TotalRentals);

CreateEnumerable 메서드를 사용하여 예측 값을 가져옵니다.

IEnumerable<float> forecast =
    mlContext.Data.CreateEnumerable<ModelOutput>(predictions, true)
        .Select(prediction => prediction.ForecastedRentals[0]);

일반적으로 오류라고 하는 실제 값과 예측 값의 차이를 계산합니다.

var metrics = actual.Zip(forecast, (actualValue, forecastValue) => actualValue - forecastValue);

절대 평균 오차 및 제곱 평균 오차 값을 계산하여 성능을 측정합니다.
```
var MAE = metrics.Average(error => Math.Abs(error)); // Mean Absolute Error
var RMSE = Math.Sqrt(metrics.Average(error => Math.Pow(error, 2))); // Root Mean Squared Error
```
성능을 평가하기 위해 다음 메트릭이 사용됩니다.
- 절대 평균 오차: 예측이 실제 값과 얼마나 근접한지 측정합니다. 이 값의 범위는 0과 무한대 사이입니다. 0에 가까울수록 모델의 품질이 좋습니다.
- 제곱 평균 오차: 모델의 오류를 요약합니다. 이 값의 범위는 0과 무한대 사이입니다. 0에 가까울수록 모델의 품질이 좋습니다.

메트릭을 콘솔에 출력합니다.

Console.WriteLine("Evaluation Metrics");
Console.WriteLine("---------------------");
Console.WriteLine($"Mean Absolute Error: {MAE:F3}");
Console.WriteLine($"Root Mean Squared Error: {RMSE:F3}\n");

아래의 Evaluate 메서드를 호출하여 Fit() 메서드를 호출합니다.
```
Evaluate(secondYearData, forecaster, mlContext);
```

모델 저장

모델에 만족하는 경우 나중에 다른 애플리케이션에서 사용할 수 있도록 저장합니다.

Evaluate() 메서드 아래에서 TimeSeriesPredictionEngine을 만듭니다. TimeSeriesPredictionEngine은 단일 예측을 만드는 편리한 메서드입니다.
```
var forecastEngine = forecaster.CreateTimeSeriesEngine<ModelInput, ModelOutput>(mlContext);
```
이전에 정의된 modelPath 변수에 지정된 대로 MLModel.zip이라는 파일에 모델을 저장합니다. Checkpoint 메서드를 사용하여 모델을 저장합니다.
```
forecastEngine.CheckPoint(mlContext, modelPath);
```

모델을 사용하여 수요 예측

Evaluate 메서드 아래 Forecast라는 새 유틸리티 메서드를 만듭니다.

void Forecast(IDataView testData, int horizon, TimeSeriesPredictionEngine<ModelInput, ModelOutput> forecaster, MLContext mlContext)
{

}

Forecast 메서드 내에서 Predict 메서드를 사용하여 다음 7일 동안의 대여를 예측합니다.
```
ModelOutput forecast = forecaster.Predict();
```

7일간의 실제 값과 예측 값을 맞춥니다.

IEnumerable<string> forecastOutput =
    mlContext.Data.CreateEnumerable<ModelInput>(testData, reuseRowObject: false)
        .Take(horizon)
        .Select((ModelInput rental, int index) =>
        {
            string rentalDate = rental.RentalDate.ToShortDateString();
            float actualRentals = rental.TotalRentals;
            float lowerEstimate = Math.Max(0, forecast.LowerBoundRentals[index]);
            float estimate = forecast.ForecastedRentals[index];
            float upperEstimate = forecast.UpperBoundRentals[index];
            return $"Date: {rentalDate}\n" +
            $"Actual Rentals: {actualRentals}\n" +
            $"Lower Estimate: {lowerEstimate}\n" +
            $"Forecast: {estimate}\n" +
            $"Upper Estimate: {upperEstimate}\n";
        });

예측 출력을 반복하여 콘솔에 표시합니다.

Console.WriteLine("Rental Forecast");
Console.WriteLine("---------------------");
foreach (var prediction in forecastOutput)
{
    Console.WriteLine(prediction);
}

애플리케이션 실행

아래에서 Checkpoint() 메서드를 호출하면 Forecast 메서드가 호출됩니다.
```
Forecast(secondYearData, 7, forecastEngine, mlContext);
```

애플리케이션을 실행합니다. 아래와 유사한 출력이 콘솔에 표시됩니다. 간단히 표시하기 위해 출력이 압축되었습니다.

Evaluation Metrics
---------------------
Mean Absolute Error: 726.416
Root Mean Squared Error: 987.658

Rental Forecast
---------------------
Date: 1/1/2012
Actual Rentals: 2294
Lower Estimate: 1197.842
Forecast: 2334.443
Upper Estimate: 3471.044

Date: 1/2/2012
Actual Rentals: 1951
Lower Estimate: 1148.412
Forecast: 2360.861
Upper Estimate: 3573.309

실제 값 및 예측 값을 검사하면 다음과 같은 관계가 표시됩니다.

실제 및 예측 비교

예측 값이 정확한 대여 수를 예측하지는 않지만 더 좁은 범위의 값을 제공하여 작업에서 리소스 사용을 최적화할 수 있습니다.

지금까지 이제 자전거 대여 수요를 예측하는 시계열 기계 학습 모델을 성공적으로 빌드했습니다.

dotnet/samples 리포지토리에서 이 자습서의 소스 코드를 찾을 수 있습니다.

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