11 결과를 그래프로 확인하기

앞에서 평균 제곱근 오차(RMSE)를 구하여 모델의 정확도를 살펴보았지만, 이 점수만으로 모델이 어느 정도 정확한지 한눈에 파악하기란 쉽지 않습니다. 그렇기 때문에 실제 데이터의 그래프와 훈련 데이터를 예측한 그래프, 검증 데이터를 예측한 그래프를 한 번에 그려서 비교해 보겠습니다.

그림 17-19 | 실행 결과: 인공지능이 예측한 코로나 19 확진자 수 그래프

이 그래프가 바로 인공지능이 예측한 코로나 19 확진자 수입니다. 주황색과 초록색 선이 바로 인공지능이 예측한 확진자 수이며, 파란색 선이 실제 확진자 수입니다. 그래프를 보면 인공지능이 실제와 유사한 흐름으로 예측한 것을 확인할 수 있습니다. 직전 3일치를 바탕으로 다음 날을 예측하기 때문에 처음 3일 동안의 예측 값이 없는 것을 볼 수 있습니다.

trainPredictPlot = np.empty_like(dataset)
trainPredictPlot[:, :] = np.nan
trainPredictPlot[look_back:len(TrainPredict)+look_back, :] = TrainPredict
testPredictPlot = np.empty_like(dataset)
testPredictPlot[:, :] = np.nan
testPredictPlot[len(TrainPredict)+(look_back+1)*2:len(dataset)-1, :] = TestPredict
plt.plot(dataset)
plt.plot(trainPredictPlot)
plt.plot(testPredictPlot)
plt.show()