파이썬 머신 러닝 판다 스 데이터 분석

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파이썬 머신 러닝 판다스 데이터 분석

소개

파이썬 머신 러닝 판다스 데이터 분석에 대해서 알아보겠습니다. 이 글을 읽는 독자들은 이미 파이썬 언어에 대해 일정한 이해도를 가지고 있을 것이라고 가정합니다. 또한, 이 글에서는 판다스 라이브러리와 머신 러닝 개념 등에 대한 약간의 이해도가 있다는 것을 가정하겠습니다.

판다스 라이브러리 사용하기

우선, 머신 러닝에서 데이터 전처리 단계는 매우 중요합니다. 이 과정에서 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나가 바로 판다스(Pandas)입니다. 판다스는 표 형태로 데이터를 관리할 수 있는 라이브러리입니다.

예를 들어, 다음과 같은 CSV 파일이 있다고 가정해보겠습니다.

| 이름 | 나이 | 성별 |
| — | — | — |
| 한국인 | 26 | M |
| 김준형 | 23 | M |
| 박민아 | 31 | F |
| 정주석 | 41 | M |

위의 표를 판다스로 불러오면 다음과 같이 됩니다.

“`python
import pandas as pd

df = pd.read_csv(‘data.csv’)
“`

이제 데이터 전처리를 시작할 수 있습니다.

데이터 전처리

데이터 전처리란 데이터를 분석할 수 있는 형태로 만드는 과정을 의미합니다. 데이터 전처리가 완료된 데이터를 바탕으로 모델을 만들고 검증하게 됩니다.

데이터 전처리를 할 때는 다음과 같은 과정을 거칩니다.

1. 데이터 살펴보기

데이터를 불러왔다고 해서 바로 전처리에 돌입하면 안 됩니다. 데이터를 보면서 이상한 점이 있는지 살펴봐야 합니다. 예를 들어, 데이터가 비어있는 부분이 있는지, 데이터 타입이 맞는지 등을 확인합니다.

2. 결측치 처리

결측치가 있는 경우, 해당 데이터를 삭제하거나 다른 값으로 대체해야 합니다. 이 과정은 데이터에 따라 결정됩니다.

판다스에서 결측치를 확인하는 방법은 다음과 같습니다.

python
df.isnull().sum()

3. 이상치 처리

이상치란 극단적인 값이나 틀린 값 등을 말합니다. 예를 들어, 키가 3m 이상인 사람이 있다면 이는 이상치라고 볼 수 있습니다. 이상치를 다른 값으로 대체하거나 삭제해야 합니다.

판다스에서 이상치를 확인하는 방법은 다음과 같습니다.

python
df.describe()

4. 데이터 스케일링

데이터 스케일링은 데이터의 분포를 스케일링하여 학습이 원활하게 이루어지도록 만듭니다. 이는 일반적으로 모델 성능을 향상시킵니다.

판다스에서 데이터 스케일링을 하는 방법은 다음과 같습니다.

python
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaled_df = scaler.fit_transform(df)

머신 러닝 모델 만들기

이제 데이터 전처리를 했으니, 머신 러닝 모델을 만들어 보겠습니다.

“`python
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

X = df.drop(‘성별’, axis=1)
y = df[‘성별’]

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

model = DecisionTreeClassifier(random_state=0)
model.fit(X_train, y_train)

y_pred = model.predict(X_test)
accuracy_score(y_test, y_pred)
“`

위의 코드에서는 의사결정나무(Decision Tree) 알고리즘을 사용하여 성별을 예측해보겠습니다.

결론

파이썬을 사용한 머신 러닝 모델 구현에 대해서 알아보았습니다. 데이터 전처리가 선행되어야 하며, 그 이후에 모델을 만들고 예측하는 과정을 거칩니다. 데이터 전처리와 모델링은 무엇보다도 데이터에 대한 이해가 필요합니다. 이에 대해서 매우 집중해서 공부를 해야 한다는 것을 염두에 둬야 합니다.