[파이썬] 파이썬을 이용한 머신러닝 기초

01 Sep 2023

python

소개

머신러닝은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터에서 패턴을 학습하고 예측하는 기술입니다. 이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 이용하여 머신러닝의 기초를 다루어 보겠습니다.

머신러닝 알고리즘

파이썬에는 다양한 머신러닝 알고리즘이 구현되어 있습니다. 대표적인 알고리즘으로는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신, 신경망 등이 있습니다.

선형 회귀 예제

선형 회귀는 예측하기 위해 입력 데이터와 출력 데이터 간의 선형 관계를 학습하는 알고리즘입니다. 아래는 선형 회귀를 파이썬으로 구현한 예제입니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 입력 데이터
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
# 출력 데이터
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 선형 회귀 모델 생성
model = LinearRegression()

# 모델 학습
model.fit(X, y)

# 예측
predictions = model.predict([[6], [7], [8]])

print(predictions)

로지스틱 회귀 예제

로지스틱 회귀는 입력 데이터가 어느 클래스에 속하는지 예측하는 알고리즘입니다. 아래는 로지스틱 회귀를 파이썬으로 구현한 예제입니다.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 입력 데이터
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
# 클래스 레이블
y = [0, 0, 1, 1, 1]

# 로지스틱 회귀 모델 생성
model = LogisticRegression()

# 모델 학습
model.fit(X, y)

# 예측
predictions = model.predict([[6], [7], [8]])

print(predictions)

학습과 테스트 데이터 분리

머신러닝에서는 학습 데이터와 테스트 데이터를 나누어 학습 과정과 성능 평가를 수행합니다. 아래는 학습 데이터와 테스트 데이터를 분리하는 방법을 보여주는 예제입니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 입력 데이터
X = [[1], [2], [3], [4], [5]]
# 출력 데이터
y = [2, 4, 6, 8, 10]

# 학습 데이터와 테스트 데이터 분리 (train_test_split 함수 사용)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 선형 회귀 모델 생성
model = LinearRegression()

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터 예측
predictions = model.predict(X_test)

print(predictions)

결론

이번 블로그 포스트에서는 파이썬을 이용하여 머신러닝의 기초를 소개했습니다. 파이썬에서 제공하는 다양한 머신러닝 알고리즘과 데이터 처리 기능을 활용하여 머신러닝 프로젝트를 진행할 수 있습니다. 파이썬을 통한 머신러닝 공부를 시작하고 싶다면 위의 예제 코드를 참고하여 실습해보세요.