[파이썬] 머신러닝과 데이터 과학의 라이프사이클

01 Sep 2023

python

머신러닝과 데이터 과학은 현대 세상에서 매우 중요한 분야로 자리잡았습니다. 이들 분야는 데이터로부터 가치를 추출하고 예측 모델을 구축하여 의사결정을 돕는 등 다양한 목적으로 활용됩니다. 이를 위해 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어는 일련의 단계를 거쳐 데이터를 분석하고 모델을 구축해야 합니다. 이번 블로그 포스트에서는 이들의 라이프사이클과 주요 단계들을 파이썬을 기반으로 살펴보겠습니다.

1. 문제 정의와 데이터 수집

머신러닝 및 데이터 과학 프로젝트의 첫 단계는 문제를 정의하고 필요한 데이터를 수집하는 것입니다. 원하는 결과물을 명확히 정의하고, 이를 위해 어떤 종류의 데이터가 필요한지 결정해야 합니다. 데이터 수집은 공개된 데이터 세트를 활용하거나 직접 데이터를 수집하는 방식으로 이루어질 수 있습니다.

# 예시: 데이터 수집
import pandas as pd

# CSV 파일에서 데이터를 읽어옴
data = pd.read_csv('data.csv')

2. 데이터 전처리와 탐색적 데이터 분석

수집한 데이터는 종종 불완전하거나 오류가 있을 수 있습니다. 이를 위해 데이터 전처리 과정을 거쳐야 합니다. 불필요한 열 제거, 결측치 처리, 이상치 탐지 등의 작업이 여기에 포함됩니다. 이후 탐색적 데이터 분석(EDA)을 통해 데이터의 특성을 파악하고 시각화하는 작업이 진행됩니다.

# 예시: 데이터 전처리
data.dropna()  # 결측값이 있는 행 제거

# 예시: 탐색적 데이터 분석
import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(data['age'])
plt.title('Age Distribution')
plt.xlabel('Age')
plt.ylabel('Count')
plt.show()

3. 특성 공학과 데이터 변환

데이터의 특성을 잘 표현하기 위해 특성 공학을 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 날짜 및 시간 데이터에서 요일, 시간대 등의 새로운 특성을 추출할 수 있습니다. 또한, 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환하기 위한 인코딩 작업도 이 단계에서 수행될 수 있습니다.

# 예시: 특성 공학
data['day_of_week'] = data['date'].dt.weekday

# 예시: 데이터 변환
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

encoder = LabelEncoder()
data['category_encoded'] = encoder.fit_transform(data['category'])

4. 모델 선택과 학습

데이터 전처리가 완료되면 모델을 선택하여 학습시킬 수 있습니다. 이때, 사용할 알고리즘의 선택은 주어진 문제와 데이터에 따라 다를 수 있습니다. 분류, 회귀, 군집화 등에 맞는 알고리즘을 선택하고, 학습 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다.

# 예시: 모델 선택 및 학습
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

features = ['age', 'income', 'day_of_week']
target = 'purchase'

X = data[features]
y = data[target]

model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X, y)

5. 모델 성능 평가와 튜닝

학습한 모델의 성능을 평가하고, 필요한 경우 모델을 튜닝할 수 있습니다. 이를 위해 테스트 데이터를 사용하여 모델을 평가하고, 분류 모델의 경우 정확도, 정밀도, 재현율 등의 지표를 사용해서 성능을 분석합니다. 튜닝은 하이퍼파라미터를 조정하거나 모델 아키텍처를 변경함으로써 이루어질 수 있습니다.

# 예시: 모델 평가와 튜닝
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import GridSearchCV

# 테스트 데이터
X_test = test_data[features]
y_test = test_data[target]

# 모델 평가
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

# 모델 튜닝
param_grid = {'max_depth': [5, 10, 15]}
grid_search = GridSearchCV(estimator=model, param_grid=param_grid)
grid_search.fit(X, y)

데이터 과학과 머신러닝의 라이프사이클은 이론적인 과정을 따르지만 실제 구현은 매우 유연합니다. 문제에 맞는 데이터 전처리, 모델 선택 및 튜닝, 평가 등의 작업은 상황에 따라 다르게 수행될 수 있습니다. 이 블로그 포스트는 이러한 작업들을 파이썬을 기반으로 예시를 통해 소개해드렸습니다.