오늘 우리는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 이진 분류와 다중 분류를 어떻게 수행하는지 살펴보겠습니다. 이진 분류는 두 개의 클래스로 구분되는 문제를 해결하는 데 사용되고, 다중 분류는 두 개 이상의 클래스가 있는 문제를 해결하는 데 사용됩니다.

scikit-learn은 파이썬 기반의 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석 및 예측 모델링 작업을 간단하게 할 수 있게 해줍니다. 그러므로 scikit-learn을 사용하여 이진 분류와 다중 분류를 구현하는 것은 매우 효율적이고 간단한 방법입니다.

이진 분류(Binary Classification)

이진 분류는 두 개의 클래스(positive와 negative) 중 하나를 예측하는 문제를 말합니다. 예를 들어, 스팸 메일 필터링, 암 예측, 사기 감지 등이 여기에 해당합니다.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 데이터셋 로드하기
X, y = load_dataset()

# train-test 데이터 분리하기
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 로지스틱 회귀 모델 정의하기
model = LogisticRegression()

# 모델 학습하기
model.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터로 예측하기
y_pred = model.predict(X_test)

# 정확도 측정하기
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

위의 코드는 이진 분류의 일반적인 예시입니다. 먼저 데이터셋을 로드하고, train-test 데이터로 분리합니다. 그다음 로지스틱 회귀 모델을 정의하고 학습시킵니다. 마지막으로 테스트 데이터로 예측을 수행하고, 정확도를 측정합니다.

다중 분류(Multiclass Classification)

다중 분류는 두 개 이상의 클래스를 예측하는 문제입니다. 주식 시장에서 주식 종목들을 예측하는 것이나, 과일 분류기 등이 여기에 해당합니다.

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 데이터셋 로드하기
X, y = load_dataset()

# train-test 데이터 분리하기
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# SVM 모델 정의하기
model = SVC()

# 모델 학습하기
model.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터로 예측하기
y_pred = model.predict(X_test)

# 정확도 측정하기
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

다중 분류의 예시 코드도 이진 분류와 크게 다르지 않습니다. 데이터셋을 로드하고, train-test 데이터로 분리한 다음, SVM 모델을 정의하고 학습시킵니다. 테스트 데이터로 예측을 수행하고, 정확도를 측정합니다.

정리

이진 분류와 다중 분류는 scikit-learn을 사용하여 간편하게 구현할 수 있습니다. 주어진 문제에 맞는 분류 방법을 선택하여 정확도를 높이는 것이 중요합니다. 이를 위해 적절한 알고리즘을 선택하고, 적절한 하이퍼파라미터를 튜닝하는 것이 필요합니다. scikit-learn은 이러한 작업을 수행하기에 적합한 다양한 도구를 제공하므로 머신러닝 모델링 작업에 활용해보는 것을 추천합니다.

Happy coding!