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[파이썬][Numpy] Scikit-Learn과의 통합 방법과 예제

Scikit-Learn은 머신러닝과 데이터 분석을 위한 Python 라이브러리로, 다양한 머신러닝 알고리즘과 도구를 제공합니다. Scikit-Learn과 Numpy를 통합하여 데이터 전처리와 머신러닝 모델링을 수행할 수 있습니다. 아래는 Scikit-Learn과 Numpy를 함께 사용하는 예제입니다.

데이터 전처리 및 머신러닝 모델링 예제:

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 가상의 데이터 생성
X = np.random.rand(100, 2)  # 100개의 샘플과 2개의 특성
y = (X[:, 0] + X[:, 1] > 1).astype(int)  # 클래스 레이블 생성

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 데이터 표준화 (Standardization)
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 로지스틱 회귀 모델 훈련
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)

# 테스트 데이터에 모델 적용
y_pred = model.predict(X_test_scaled)

# 모델 성능 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("정확도:", accuracy)

위의 코드에서는 다음과 같은 작업을 수행합니다:

  1. 가상의 데이터를 생성하고 클래스 레이블을 만듭니다.

  2. 데이터를 학습 및 테스트 세트로 분할합니다.

  3. StandardScaler를 사용하여 특성을 표준화합니다. 이것은 데이터 스케일을 조정하여 모델 학습을 돕습니다.

  4. 로지스틱 회귀 모델을 훈련합니다.

  5. 테스트 데이터에 모델을 적용하고 정확도를 계산하여 모델의 성능을 평가합니다.

Scikit-Learn은 Numpy와 통합하여 다양한 머신러닝 모델을 빠르게 구축하고 평가하는 데 유용한 도구를 제공합니다. Scikit-Learn의 공식 문서 및 다양한 예제를 통해 더 많은 정보와 사용법을 찾을 수 있습니다.

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