파이썬 Scikit-Learn, 머신 러닝 기초에서 실전까지

파이썬 Scikit-Learn, 머신 러닝 기초에서 실전까지

파이썬의 Scikit-Learn은 데이터 분석과 머신 러닝을 처음 접하는 이들에게 매우 강력하면서도 직관적인 라이브러리입니다. 기초적인 알고리즘부터 고급 모델링 기법까지, Scikit-Learn을 통해 머신 러닝의 기본 원리와 실제 응용 방법을 익힐 수 있습니다. 이 가이드에서는 Scikit-Learn의 핵심 개념과 사용법을 단계적으로 설명하여, 여러분이 데이터 과학 프로젝트를 효율적으로 수행할 수 있도록 돕겠습니다.

 

 

목차

1. Scikit-Learn 소개
2. 설치 및 기본 설정
3. 데이터 전처리
4. 기본 모델링: 분류와 회귀
5. 모델 평가 및 튜닝
6. 고급 주제: 파이프라인과 커스텀 모델
7. 실전 프로젝트 예제

 

1. Scikit-Learn 소개

Scikit-Learn은 파이썬 기반의 머신 러닝 라이브러리로, 회귀, 분류, 클러스터링, 차원 축소 등 다양한 알고리즘을 제공합니다. 또한, 데이터 전처리, 모델 선택, 평가 도구 등 머신 러닝 워크플로우의 모든 단계를 지원하는 기능을 갖추고 있습니다. Scikit-Learn의 주요 특징은 사용이 간편하면서도 강력한 기능을 제공한다는 점입니다.

 

 

2. 설치 및 기본 설정

Scikit-Learn을 설치하려면 파이썬 환경에서 다음 명령어를 실행하면 됩니다:

pip install scikit-learn

설치 후, 기본적인 사용을 위해 필요한 몇 가지 주요 모듈을 불러옵니다:

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import accuracy_score

이러한 모듈들은 데이터 로딩, 전처리, 모델 평가 등 다양한 작업에 사용됩니다.

 

 

3. 데이터 전처리

데이터 전처리는 머신 러닝 모델의 성능을 좌우하는 중요한 단계입니다. Scikit-Learn은 결측치 처리, 범주형 변수 인코딩, 데이터 스케일링 등 다양한 전처리 도구를 제공합니다. 예를 들어, 연속형 데이터를 표준화하려면 StandardScaler를 사용할 수 있습니다:

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

이 과정은 데이터의 분포를 평균 0, 표준편차 1로 변환하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

 

4. 기본 모델링: 분류와 회귀

Scikit-Learn은 다양한 머신 러닝 모델을 쉽게 적용할 수 있도록 일관된 인터페이스를 제공합니다. 예를 들어, 로지스틱 회귀(Logistic Regression)와 같은 분류 모델을 사용해 보겠습니다:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

위의 코드에서는 로지스틱 회귀 모델을 학습시키고, 이를 통해 테스트 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 회귀 분석의 경우, LinearRegression 모델을 사용할 수 있습니다.

 

 

5. 모델 평가 및 튜닝

모델의 성능을 평가하는 것은 매우 중요합니다. Scikit-Learn은 다양한 평가 지표를 제공하며, 이를 통해 모델의 정확도, 정밀도, 재현율 등을 분석할 수 있습니다. 예를 들어, 정확도(Accuracy)를 평가하려면 다음과 같이 작성할 수 있습니다:

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Model Accuracy: {accuracy:.2f}")

또한, GridSearchCV를 사용하여 하이퍼파라미터 튜닝을 수행할 수 있습니다. 이 도구를 활용하면 모델의 성능을 극대화할 수 있는 최적의 파라미터 조합을 찾을 수 있습니다.

 

 

 

 

6. 고급 주제: 파이프라인과 커스텀 모델

파이프라인(Pipeline)은 데이터 전처리와 모델링 과정을 하나의 연속적인 작업으로 결합할 수 있는 강력한 도구입니다. 이를 통해 데이터 전처리와 모델링을 일관되게 처리할 수 있습니다:

from sklearn.pipeline import Pipeline

pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('model', LogisticRegression())
])

pipeline.fit(X_train, y_train)

커스텀 모델을 구현하고 Scikit-Learn과 함께 사용할 수도 있습니다. 이는 복잡한 모델링 요구 사항을 충족하는 데 유용합니다.

 

 

7. 실전 프로젝트 예제

이제까지 배운 내용을 종합하여, 실전 프로젝트를 진행해보겠습니다. 예를 들어, 타이타닉 생존자 예측 프로젝트를 통해 다양한 Scikit-Learn 기능을 활용할 수 있습니다. 데이터 로딩, 전처리, 모델 학습, 평가, 그리고 최종 예측까지 모든 단계를 Scikit-Learn으로 구현할 수 있습니다:

# 데이터 로딩
data = pd.read_csv('titanic.csv')

# 데이터 전처리
X = data.drop('Survived', axis=1)
y = data['Survived']

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

# 파이프라인 구성 및 학습
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('model', LogisticRegression())
])

pipeline.fit(X_train, y_train)

# 모델 평가
y_pred = pipeline.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")

이 프로젝트를 통해 Scikit-Learn의 전체 워크플로우를 경험할 수 있으며, 실제 문제에 적용할 수 있는 능력을 기를 수 있습니다.

Scikit-Learn을 활용한 머신 러닝은 기초부터 실전까지 다양하게 응용할 수 있습니다. 이 가이드를 통해 기본 개념을 다지고, 더 복잡한 데이터 분석 작업에 도전해보시기 바랍니다.