딥시크(DeepSeek)와 머신러닝을 연동하여 예측 모델 구축하기

 

딥시크(DeepSeek)와 머신러닝을 연동하여 예측 모델 구축하기

📌 딥시크(DeepSeek)는 AI 기반의 데이터 분석 및 시각화 도구로, 머신러닝 모델과의 연동을 통해 강력한 예측 분석 기능을 제공합니다.

이 글에서는 딥시크와 머신러닝을 활용하여 예측 모델을 구축하는 방법을 단계별로 소개하겠습니다.

1. 데이터 준비 및 전처리

예측 모델의 성능은 데이터의 품질에 크게 좌우됩니다. 따라서, 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 것이 첫 번째 단계입니다.

1.1 데이터 수집

분석하려는 문제에 맞는 데이터를 다양한 소스에서 수집합니다. 예를 들어, 판매 예측을 위해 과거 판매 데이터, 마케팅 캠페인 정보, 경제 지표 등을 수집할 수 있습니다.

1.2 데이터 전처리

수집된 데이터에는 결측치나 이상치가 포함될 수 있으므로, 이를 처리하여 모델의 정확성을 높여야 합니다. 딥시크는 자동 데이터 정제 기능을 제공하여 이러한 작업을 간소화합니다.

    import deepseek as ds

    # 데이터 로드
    data = ds.load_data('sales_data.csv')

    # 데이터 정제
    cleaned_data = ds.clean_data(data)
    

2. 특징 선택 및 엔지니어링

모델의 성능을 향상시키기 위해 중요한 특징(feature)을 선택하고, 새로운 특징을 생성하는 과정이 필요합니다.

2.1 특징 선택

데이터에서 예측에 영향을 미치는 중요한 변수를 선택합니다. 딥시크는 특징 중요도 분석 기능을 통해 이를 지원합니다.

    # 특징 중요도 분석
    feature_importance = ds.feature_importance(cleaned_data, target='sales')
    

2.2 특징 엔지니어링

새로운 특징을 생성하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 날짜 데이터를 활용하여 요일이나 월별 변수를 생성할 수 있습니다.

    # 날짜로부터 요일 변수 생성
    cleaned_data['weekday'] = ds.extract_weekday(cleaned_data['date'])
    

3. 데이터 분할

모델의 일반화 능력을 평가하기 위해 데이터를 학습용(train)과 테스트용(test)으로 분할합니다.

    # 데이터 분할
    train_data, test_data = ds.train_test_split(cleaned_data, test_size=0.2, random_state=42)
    

4. 머신러닝 모델 선택 및 학습

4.1 모델 선택

회귀 문제에는 선형 회귀, 랜덤 포레스트 회귀 등을, 분류 문제에는 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신(SVM) 등을 사용할 수 있습니다.

    from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

    # 모델 초기화
    model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
    

4.2 모델 학습

학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다.

    # 모델 학습
    model.fit(train_data.drop('sales', axis=1), train_data['sales'])
    

5. 모델 평가

테스트 데이터를 활용하여 모델의 성능을 평가합니다.

    from sklearn.metrics import mean_squared_error

    # 예측
    predictions = model.predict(test_data.drop('sales', axis=1))

    # 성능 평가
    mse = mean_squared_error(test_data['sales'], predictions)
    print(f'Mean Squared Error: {mse}')
    

6. 모델 배포 및 시각화

6.1 예측 결과 시각화

실제 값과 예측 값을 비교하는 그래프를 생성하여 모델의 성능을 시각적으로 평가합니다.

    import matplotlib.pyplot as plt

    # 실제 값과 예측 값 비교
    plt.plot(test_data['date'], test_data['sales'], label='Actual Sales')
    plt.plot(test_data['date'], predictions, label='Predicted Sales')
    plt.xlabel('Date')
    plt.ylabel('Sales')
    plt.legend()
    plt.show()
    

6.2 인사이트 도출

시각화된 결과를 바탕으로 판매 패턴, 계절성, 프로모션 효과 등을 분석하여 비즈니스 전략 수립에 활용할 수 있습니다.

결론

딥시크와 머신러닝을 연동하여 예측 모델을 구축하면, 데이터 전처리부터 모델 학습, 평가, 시각화까지의 과정을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

이를 통해 데이터 기반의 의사 결정을 강화하고, 비즈니스 성과를 향상시킬 수 있습니다.