TL;DR

  • th2Forecast Docker 이미지는 데이터 준비부터 예측 시각화까지 시계열 예측 파이프라인을 통합해 컨테이너 서비스로 배포함.
  • 결측값 처리, 이상 탐지, 수준 변화 식별 등 시계열 전처리 기능을 제공함.
  • 시차 특성과 외생 데이터 특성 생성, ARIMA·Prophet·MARS·선형 회귀·랜덤 포레스트·XGBoost 예측을 지원함.
  • 시계열 교차 검증을 통한 하이퍼파라미터 튜닝과 재표본화, 대규모 작업을 위한 Spark 분산 처리를 지원함.
  • Shiny UI와 Plumber API를 포함하며, Docker 이미지 빌드·실행과 라이선스는 각각 명령어와 Apache License 2.0으로 안내함.

th2Forecast Docker 이미지

  • th2Forecast Docker 이미지는 자동화된 시계열 예측과 머신러닝 모델 평가를 위한 통합 환경임.
  • 데이터 준비부터 최종 예측 시각화까지 전체 예측 파이프라인을 간소화하며, 컨테이너 배포용으로 패키징됨.

주요 기능

  • 자동 전처리: 시계열 데이터 정제, 결측값 처리, 이상 탐지, 수준 변화 식별 기능을 포함함.
  • 고급 특성 엔지니어링: 머신러닝 모델 성능 향상을 위한 시차 특성 생성과 휴일·날씨 등 외생 데이터 통합 모듈을 제공함.
  • 다양한 모델 지원: 다음 엔진을 사용한 예측을 지원함.
  • ARIMA
  • Prophet
  • MARS
  • 선형 회귀
  • 랜덤 포레스트
  • XGBoost
  • 모델 튜닝 및 재표본화: 하이퍼파라미터 최적화와 시계열 교차 검증을 통한 모델 검증을 지원함.
  • 확장성: 대규모 예측 작업을 위한 Spark 기반 분산 처리를 지원함.
  • 대화형 UI: 데이터 업로드, 모델 구성, 성능 시각화를 위한 내장 Shiny 모듈을 제공함.

워크플로

  • 데이터 수집: 시계열 데이터셋을 업로드함.
  • 전처리: 데이터를 정제하고 이상을 처리함.
  • 특성 엔지니어링: 머신러닝 알고리즘에 최적화된 예측 특성을 생성함.
  • 모델링: 알고리즘을 선택하고 매개변수를 튜닝한 뒤 모델을 학습함.
  • 예측: 예측값을 생성하고 예측 성능을 시각화함.

빌드

  • 소스에서 다음 명령어로 th2forecast:latest Docker 이미지를 빌드함.
  • docker build -t th2forecast:latest .

컨테이너 실행

  • 다음 명령어로 컨테이너 서비스를 실행하고, 호스트 포트 8000을 컨테이너 포트 8000에 연결함.
  • docker run -d -p 8000:8000 --name th2forecast-api th2forecast:latest

API 접근

  • th2forecast는 원격 예측 작업을 위한 통합 Plumber API를 포함함.
  • API 사용 방법은 문서 또는 배포 환경의 엔드포인트 정의를 참조함.

라이선스

  • Apache License 2.0임.