이번 프로젝트에서는 파이썬을 사용하여 데이터를 분류하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 데이터 분류는 머신러닝의 중요한 과제 중 하나로, 데이터를 특정 기준에 따라 그룹으로 나누는 작업입니다. 이를 통해 데이터 분석을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다.

라이브러리 설치

첫 번째로, 프로젝트를 시작하기 전에 필요한 라이브러리를 설치해야 합니다. 이 프로젝트에서는 pandas, scikit-learn, numpy와 같은 주요 데이터 분석 라이브러리를 사용할 것입니다.

pip install pandas scikit-learn numpy

데이터 불러오기

데이터 분류 프로젝트를 시작하기 전에, 분류할 데이터를 불러와야 합니다. 이번 예제에서는 간단한 붓꽃 데이터셋을 사용하겠습니다.

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv("iris.csv")

데이터 전처리

다음으로, 데이터를 전처리해야 합니다. 이는 데이터를 분류하기 전에 데이터를 정제하고 형식을 맞추는 작업입니다. 일반적으로, 데이터 전처리 단계에서는 결측치 처리, 이상치 제거, 특성 스케일링 등의 작업을 수행합니다.

# 결측치 처리
data.dropna(inplace=True)

# 이상치 제거
data = data[(data["sepal_length"] > 0) & (data["sepal_width"] > 0) & (data["petal_length"] > 0) & (data["petal_width"] > 0)]

# 특성 스케일링
features = data[["sepal_length", "sepal_width", "petal_length", "petal_width"]]
features_scaled = (features - features.mean()) / features.std()

데이터 분류 모델 생성

이제 데이터를 분류하기 위한 모델을 생성해야 합니다. 데이터 분류에는 다양한 알고리즘들이 있지만, 이번 예제에서는 기본적인 KNN(K-Nearest Neighbors) 알고리즘을 사용하겠습니다.

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 레이블 데이터 준비
labels = data["species"]

# KNN 분류기 생성
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(features_scaled, labels)

테스트 데이터 분류

마지막으로, 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터를 분류해보겠습니다.

# 새로운 데이터 불러오기
new_data = pd.read_csv("new_data.csv")

# 전처리
new_data_scaled = (new_data - features.mean()) / features.std()

# 분류
predictions = knn.predict(new_data_scaled)

위 예제에서는 기본적인 데이터 분류 프로젝트의 일부분을 살펴보았습니다. 데이터 분류 프로젝트는 데이터 전처리, 모델 생성, 테스트 데이터 분류의 세 가지 단계로 구성됩니다. 이를테면, 보다 복잡하고 실제적인 데이터셋을 활용해 프로젝트를 진행할 수 있는 것을 추천합니다.

이제 파이썬을 이용한 데이터 분류 프로젝트에 대한 기본적인 이해를 가지셨을 것입니다. 다양한 데이터 분류 알고리즘과 활용 사례를 탐색해보면 보다 흥미로운 프로젝트를 진행할 수 있을 것입니다.