[Python] Scikit-learn으로 배우는 머신러닝 기초

대표적인 머신러닝 라이브러리인 Scikit-learn에 대해서 알아보도록 하겠습니다. Scikit-learn은 다양한 머신러닝 알고리즘과 데이터 전처리 도구를 제공하여 초보자부터 전문가까지 쉽게 사용 할 수 있는 강력한 라이브러리 입니다.

Scikit-Learn이란?

Scikit-learn은 파이썬에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 라이브러리 중 하나로 다양한 머신러닝 알고리즘을 제공하며 간단하고 일관된  API를 통해 쉽게 사용할 수 있습니다. NumPy, SciPy, Matplolib 등의 과작 계산 라이브러리를 기반으로 구축되어 있어 데이터 과학 생태계와 잘 통합니다.

Scikit-learn의 주요 기능

Scikit-learn은 다음과 같은 주요 기능을 제공 합니다.

1. 분류(Classification)
2. 회귀(Regression)
3. 군집화(Clustering)
4. 차원 축소(Dimensionality Reduction)
5. 모델 선택(Model Selection)
6. 전처리(Preprocession)

이러한 기능을 통해 다양한 머신러닝 작업을 수행할 수 있습니다.

Scikit-learn 사용 방법

Scikit-learn을 사용한 머신러닝 프로세스는 일반적으로 다음과 같은 단계로 이루어집니다.

1. 데이터 준비
2. 모델 및 하이퍼파라미터 선택
3. 모델 학습 및 예측

이제 각 단계를 자세히 살펴 보도록 하겠습니다.

 

1.데이터 준비

데이터 준비단계에서는 데이터를 불러오고 전처리하는 작업을 수행하니다. Scikit-learn은 데이터 전처리를 위한 다양한 도구를 제공 합니다.

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 데이터 로드
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 훈련 데이터와 테스트 데이터 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

이 코드는  Scikit-learn에 내장된 iris 데이터셋을 로드하고, 훈련 데이터와 테스트 데이터로 분리하는 과정을 보여 줍니다.

 

2.모델 및 하이퍼파라미터 선택

Scikit-learn은 다양한 머신러닝 알고리즘을 제공 합니다. 문제의 특성에 따라 적절한 모델을 선택 할 수 있습니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 랜덤 포레스트 분류기 모델 생성
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

이 예제에서는 랜덤 포레스트 분류기를 사용하고 있습니다. 'n_estimators'는 생성할 트리의 개수를 지정하는 하이퍼파라미터입니다.

 

3.모델 학습 및 예측

모델을 선택한 후에는 훈련 데이터를 사용하여 모델을 학습시키고, 테스트 데이터로 성능을 평가 합니다.

# 모델 학습
clf.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = clf.predict(X_test)

# 모델 평가
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"모델 정확도: {accuracy:.2f}")

 이 코드에서는 'fit()' 메서드로 모델을 학습시키고, ' predict()' 메서드로 예측을 수행합니다. 그리고 'accurary_score()' 함수를 사용하여 모델의 정확도를 계산 합니다. 

 

Scikit-learn의 장점

Scikit-learn은 다음과 같은 장점을 가지고 있습니다.

사용하기 쉬운 API : Sciki-learn은 일관된 인터페이스를 제공하여 다양한 알고리즘을 쉽게 사용 할 수 있습니다.

다양한 알고리즘 : 분류, 회귀, 군집화 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 제공합니다.

풍부한 문서와 : 자세한 문서와 예를 제공하여 학습 곡선을 낮춥니다.

활발한 커뮤니티 : 지속적인 업데이트와 지원을 받을 수 있습니다.

 

마무리

 Scikit-learn은 머신러닝을 시작하는 데 있어 훌륭한 도구 입니다. 간단한 API와 다양한 알고리즘을 제공하여 복잡한 머신러닝 작업을 쉽게 수행할 수 있게 해줍니다. 이 글에서는 Scikit-learn의 기본적인 사용법만 배웠지만 실제로는 더 많은 기능과 알고리즘을 제공 합니다.

 

머신러닝에 관심이 있다면 Scikit-learn을 통해 다양한 알고리즘을 실험해보고 자신의 데이터에 적용해보는 것을 추천 합니다. 실제 프로젝트에 적용해보면서 더 깊이 있는 이해를 얻을 수 있을 것 입니다.