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ML 기반 수요예측 — LightGBM + Feature Engineering
Day 2: 수요예측 & 생산계획 AI
ML 기반 수요예측 — LightGBM + Feature Engineering
생산 최적화 — 스마트 팩토리 AI > Day 2: 수요예측 & 생산계획 AI
학습 목표
시계열 데이터에서 lag feature를 생성할 수 있다 LightGBM으로 수요를 예측하고 feature importance를 분석한다 Prophet과 ML 모델의 예측 결과를 비교한다
ML 수요예측
LightGBM으로 lag feature 기반 수요예측을 구현합니다.
pip install lightgbm scikit-learn pandas
python demand_ml.py에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • lag feature가 수요예측에서 가장 중요한 변수인 경우가 많다
- • rolling mean은 추세를 캡처하는 데 유용
- • MAPE < 10%이면 우수한 수요예측 모델
정답 보기
에디터 로딩 중...
AI로 학습하기 — 꿀팁
✅LightGBM 피처 누락·데이터 누수 검증AI 학습 팁
AI에게 작성한 lag 피처 코드를 보여주고 타겟 누수(target leakage)와 미래 데이터 참조 버그를 찾아달라고 요청하세요.
아래 LightGBM 수요예측 피처 엔지니어링 코드를 리뷰해줘. 타겟 누수(target leakage) 여부, lag 피처에서 미래 데이터가 포함되는 버그, rolling_mean의 shift 누락 등 제조 수요예측 실전에서 자주 발생하는 실수를 찾아 수정해줘.
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