[파이썬] 공학 및 과학 응용에서의 분류 및 예측 모델링

04 Sep 2023

python

분류(classification) 및 예측 모델링은 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 매우 중요한 주제입니다. 이러한 모델링 기법은 공학 및 과학 응용 분야에서 다양한 목적으로 사용됩니다. 예를 들어, 제조업에서 제품 결함을 식별하기 위해 분류 모델을 사용하거나, 의학 분야에서 암 진단을 위한 예측 모델을 개발하는 경우가 있습니다.

이 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 공학 및 과학 응용에서 분류 및 예측 모델링을 수행하는 방법을 알아보겠습니다.

분류 모델링

분류 모델링은 데이터 포인트를 여러 범주 중 하나로 분류하는 작업입니다. 예를 들어, 스팸 메일의 여부를 판단하기 위해 스팸과 비스팸으로 데이터를 분류하는 것이 있습니다.

파이썬에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 분류 모델을 구현할 수 있습니다. 다음은 분류 모델의 예시입니다.

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 데이터셋 로드
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

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

# 분류 모델 학습
clf = RandomForestClassifier()
clf.fit(X_train, y_train)

# 모델 예측
predictions = clf.predict(X_test)

# 정확도 평가
accuracy = clf.score(X_test, y_test)

위의 코드는 붓꽃(iris) 데이터셋을 사용하여 랜덤 포레스트(Random Forest) 분류기를 구현하는 예시입니다. 데이터를 학습 및 테스트 세트로 분할한 후, 학습된 모델을 사용하여 테스트 세트의 예측 결과를 출력합니다. 마지막으로 정확도를 평가하여 모델의 성능을 확인할 수 있습니다.

예측 모델링

예측 모델링은 주어진 입력 데이터에 대해 결과를 예측하는 작업입니다. 예를 들어, 주어진 주택의 특성을 바탕으로 가격을 예측하는 회귀 모델링이 있습니다.

파이썬에서는 다양한 라이브러리를 사용하여 예측 모델을 구현할 수 있습니다. 다음은 예측 모델의 예시입니다.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 데이터셋 로드
data = pd.read_csv('housing_data.csv')

# 입력 변수(X)와 목표 변수(y) 분할
X = data.drop('price', axis=1)
y = data['price']

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

# 예측 모델 학습
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 모델 예측
predictions = regressor.predict(X_test)

# 평균 제곱근 오차(RMSE) 평가
rmse = np.sqrt(mean_squared_error(y_test, predictions))

위의 코드는 주택 가격 데이터셋을 사용하여 선형 회귀(Linear Regression) 모델을 구현하는 예시입니다. 데이터를 입력 변수와 목표 변수로 분할한 후, 학습된 모델을 사용하여 테스트 세트의 예측 결과를 출력합니다. 마지막으로 평균 제곱근 오차(RMSE)를 계산하여 모델의 성능을 평가합니다.

결론

이 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 공학 및 과학 응용에서 분류 및 예측 모델링을 수행하는 방법을 알아보았습니다. scikit-learn 라이브러리를 사용하여 분류 및 예측 모델을 구현하고 모델의 성능을 평가하는 방법을 살펴보았습니다. 데이터 과학과 기계 학습 분야에서 이러한 모델링 기법을 활용하여 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.

참고 자료

scikit-learn documentation: https://scikit-learn.org/
pandas documentation: https://pandas.pydata.org/docs/