CatBoost는 인기있는 머신러닝 라이브러리인데, 주로 분류와 회귀와 같은 지도 학습 작업에 사용됩니다. 하지만 CatBoost는 비지도 학습에도 적용할 수 있습니다. 비지도 학습은 사전에 레이블이 없는 데이터를 기반으로 특징을 찾거나 클러스터링을 수행하는 작업입니다. 이번 글에서는 CatBoost를 사용하여 비지도 학습 작업을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 로드

비지도 학습을 수행하기 위해 우선 데이터를 로드해야 합니다. CatBoost는 다양한 형식의 데이터를 지원하며, pandas 데이터프레임을 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같이 데이터를 로드할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

데이터 전처리

비지도 학습을 수행하기 전에 데이터를 전처리해야 합니다. 전처리 단계에서는 데이터의 누락된 값이나 이상치를 처리하고, 범주형 데이터를 숫자로 변환하는 등의 작업을 수행할 수 있습니다. CatBoost 모델은 범주형 변수를 자동으로 처리할 수 있습니다. 하지만 특정한 인코딩 방식을 원한다면, CatBoostEncoder를 사용하여 직접 인코딩할 수도 있습니다.

from catboost import CatBoostEncoder

# 범주형 변수 인코딩
encoder = CatBoostEncoder()
encoded_data = encoder.fit_transform(data, data['label'])

모델 학습

전처리가 완료되면, CatBoost를 사용하여 모델을 학습할 수 있습니다. 비지도 학습에서는 보통 군집화(clustering) 또는 차원 축소(dimensionality reduction)와 같은 작업을 수행합니다. 예를 들어, 다음은 K-평균(K-means) 알고리즘을 사용하여 데이터를 군집화하는 예입니다.

from catboost import CatBoost

# K-means 모델 학습
kmeans = CatBoost(iterations=100, loss_function='KMeans')
kmeans.fit(encoded_data)

또는 차원 축소를 위해 t-SNE 알고리즘을 사용할 수도 있습니다.

from catboost import CatBoost

# t-SNE 알고리즘을 사용한 차원 축소
tsne = CatBoost(iterations=100, loss_function='TSNE')
tsne.fit(encoded_data)

결과 시각화

마지막으로, 비지도 학습 결과를 시각화하여 분석할 수 있습니다. 군집화 모델의 경우, 각 데이터 포인트를 해당하는 클러스터로 색상으로 표시하는 등의 시각화를 수행할 수 있습니다. 차원 축소 모델의 경우, 데이터를 저차원 공간에 투영하여 시각화할 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

# 군집화 모델 결과 시각화
clusters = kmeans.predict(encoded_data)
plt.scatter(encoded_data['feature1'], encoded_data['feature2'], c=clusters)
plt.show()

데이터를 분석하기 전에 시각화를 사용하면 패턴이나 관계를 쉽게 파악할 수 있습니다.

결론

CatBoost는 주로 지도 학습에 사용되지만, 비지도 학습 작업에도 유용하게 사용할 수 있습니다. 데이터를 로드하고 전처리한 후, CatBoost 모델을 사용하여 군집화 또는 차원 축소를 수행할 수 있습니다. 결과를 시각화하여 데이터에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 머신러닝 프로젝트에서 비지도 학습을 고려할 때, CatBoost를 활용해 보세요.