[파이썬] 파이썬을 이용한 지도 학습
지도 학습은 기계 학습의 한 분야로, 입력 데이터와 그에 대한 정답을 가지고 모델을 학습시키는 방법입니다. 딥 러닝과 같은 고급 기계 학습 알고리즘과 함께 파이썬을 사용하면 지도 학습 모델을 구축하고 평가하는 것이 쉬워집니다.
이번 블로그에서는 파이썬을 사용하여 지도 학습 모델을 만드는 방법에 대해 알아보겠습니다.
1. 데이터 준비하기
지도 학습 모델을 만들기 위해서는 학습에 사용할 데이터를 준비해야 합니다. 입력 데이터와 그에 대한 정답(label)을 포함한 데이터셋을 준비해야 합니다. 데이터셋은 CSV 파일, 데이터베이스, 혹은 API를 통해 가져올 수 있습니다.
import pandas as pd
# CSV 파일로부터 데이터 읽어오기
data = pd.read_csv("data.csv")
# 입력 데이터와 정답 분리하기
X = data.drop("label", axis=1)
y = data["label"]
2. 모델 학습하기
데이터를 준비했다면, 이제 모델을 학습시켜야 합니다. sklearn과 같은 라이브러리를 사용하여 모델을 초기화하고 데이터를 학습시킬 수 있습니다.
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
# 모델 초기화
model = DecisionTreeClassifier()
# 모델 학습
model.fit(X, y)
3. 모델 평가하기
학습이 완료되었다면, 테스트 데이터를 사용하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다. 모델의 예측값과 실제 정답값을 비교하여 정확도를 계산합니다.
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 테스트 데이터 준비하기
test_data = pd.read_csv("test_data.csv")
X_test = test_data.drop("label", axis=1)
y_test = test_data["label"]
# 모델 평가
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
4. 모델 활용하기
모델이 학습되고 평가되었다면, 이제 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다.
# 새로운 데이터 준비하기
new_data = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]], columns=["feature1", "feature2", "feature3"])
# 예측 결과 출력하기
predictions = model.predict(new_data)
print(predictions)
지도 학습을 위한 파이썬의 강력한 기능들을 사용하여 모델을 만들고 평가하는 방법을 알아보았습니다. 이러한 과정은 다양한 분야에서 사용될 수 있으며, 파이썬을 통해 빠르고 효율적인 모델링을 할 수 있습니다.