사이 킷런

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사이킷런이란?

‘사이킷런(Scikit-learn)’은 파이썬 언어로 작성된 라이브러리로서, 데이터 분석 및 머신 러닝 분야에서 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 머신 러닝의 여러 가지 알고리즘들을 사용하며, 이를 위한 다양한 데이터 전처리 기능도 제공한다.

사이킷런의 특징
  1. 파이썬 언어로 작성 되어 있어, 다양한 라이브러리와 호환성이 뛰어나다.
  2. Numpy, SciPy, matplotlib과 같은 많은 파이썬 패키지들과 함께 사용하여 데이터 분석 및 시각화를 할 수 있다.
  3. 다양한 머신 러닝 알고리즘을 지원한다.
  4. 대부분의 머신 러닝 모델들이 구현되어 있으며, 분류, 회귀, 군집화, 차원 축소 등의 문제에 대해서도 지원한다.
사이킷런의 구성 요소

사이킷런은 크게 ‘데이터 전처리’, ‘지도 학습’, ‘비지도 학습’, ‘모델 선택 및 평가’, ‘클러스터링’, ‘텍스트 분석’, ‘데이터 변환’ 등의 구성 요소로 구성된다.

  • 데이터 전처리 : 데이터 전처리는 모든 데이터 분석 프로젝트에 있어서 가장 먼저 이루어져야 하는 단계로서, 데이터의 품질을 향상시키며 분석을 위한 피쳐 엔지니어링, 피쳐 추출 방법 등을 다룬다.

  • 지도 학습 : 지도 학습은 레이블이 있는 데이터를 이용하여, 데이터의 규칙성을 파악하고 레이블이 없는 새로운 데이터를 예측하는 모델을 만드는 것이다.

  • 비지도 학습 : 비지도 학습은 레이블이 없는 데이터를 이용하여, 데이터의 규칙성을 파악하는 것으로, 군집화, 차원 축소 등의 문제를 다룬다.

  • 모델 선택 및 평가 : 여러 개의 머신 러닝 알고리즘 중에서 가장 적합한 모델을 선택하고, 선택한 모델의 성능을 평가하는 것이다.

  • 클러스터링 : 데이터를 비슷한 그룹으로 묶는 클러스터링을 다룬다.

  • 텍스트 분석 : 비정형 데이터인 텍스트를 분석하기 위한 방법을 다룬다.

  • 데이터 변환 : 데이터 변환은 데이터를 다른 형식으로 변환하는 방법에 대해서 다룬다.

사이킷런의 예제 코드

아래는 사이킷런의 로지스틱 회귀 예제 코드이다.

“`python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

iris 데이터 로드

iris = load_iris()

데이터 나누기

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=20)

로지스틱 회귀 모델 생성

clf = LogisticRegression()

학습하기

clf.fit(X_train, y_train)

테스트 데이터에 대한 예측

y_predict = clf.predict(X_test)

정확도 출력

print(‘Accuracy: ‘, clf.score(X_test, y_test))
“`

위 예제에서는 iris 데이터셋을 불러오고, 데이터를 학습용과 테스트용으로 나눈 다음, 로지스틱 회귀 모델을 생성하고 학습을 시킨다. 마지막으로 테스트 데이터에 대해 모델의 예측 결과를 출력하여 정확도를 계산하는 과정을 수행한다.

사이킷런을 사용한 머신 러닝 프로젝트 진행 과정
  1. 데이터 수집 : 학습 및 테스트에 필요한 데이터를 수집한다.
  2. 데이터 전처리 : 수집한 데이터를 전처리하여 머신 러닝 알고리즘에 활용할 수 있는 형태로 변환한다.
  3. 모델 생성 : 다양한 머신 러닝 알고리즘을 사용하여 모델을 생성한다.
  4. 모델 학습 : 전처리한 데이터를 이용하여 모델을 학습시킨다.
  5. 모델 평가 : 모델의 성능을 측정하여 어느 정도로 일반화되고 정확한 예측을 할 수 있는지 확인한다.
  6. 모델 튜닝 : 모델의 성능을 향상시키기 위해 하이퍼 파라미터를 튜닝한다.
  7. 모델 예측 : 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행한다.
사이킷런의 한계
  • 모델의 성능에 대한 지표가 한정적이므로, 추가적인 지표가 필요한 경우 직접 구현하여 사용해야 한다.
  • 데이터의 수가 적은 경우에는 잘 동작하지 않을 수 있다.
  • 모델의 해석을 위한 내용이 부족하다.
마무리

사이킷런은 파이썬에서 머신 러닝 프로젝트를 진행할 때 가장 많이 사용되는 라이브러리 중 하나이다. 다양한 모델과 함수들을 제공하여, 머신 러닝의 여러 가지 내용을 손쉽게 구현할 수 있다는 장점이 있다. 또한, 많은 머신 러닝 모델들이 이미 구현되어 있어, 사용자가 직접 만들어야 하는 부분을 줄일 수 있는 장점도 있다. 이러한 사이킷런을 적극 활용하여 데이터 분석 및 머신 러닝 프로젝트를 효율적으로 수행할 수 있다.