소개

Seaborn은 파이썬의 데이터 시각화 라이브러리 중 하나로, 데이터 분석 및 시각화에 유용하게 사용됩니다. 분류 문제에서는 데이터 포인트의 분포를 시각화하여 클래스 간의 구별이나 결정 경계 확인에 도움을 줍니다. 이번 블로그 포스트에서는 Seaborn을 사용하여 분류 문제를 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

데이터 준비

분류 문제를 시각화하기 위해 먼저 데이터를 준비해야 합니다. 예를 들어 붓꽃 데이터셋을 사용해보겠습니다. Seaborn에는 내장된 붓꽃 데이터셋이 있어 편리하게 사용할 수 있습니다.

import seaborn as sns

# 붓꽃 데이터셋 로드
iris = sns.load_dataset('iris')

산점도 행렬

분류 문제에서는 주로 산점도 행렬을 사용하여 여러 특성들간의 상관관계를 시각화합니다. Seaborn의 pairplot 함수를 사용하여 산점도 행렬을 생성할 수 있습니다. 이 때, 데이터 포인트의 색상을 클래스로 구분하여 시각화하는 것이 멋진 결과를 얻을 수 있습니다.

# 산점도 행렬 생성
sns.pairplot(data=iris, hue='species')

결정 경계 시각화

분류 문제에서는 결정 경계를 시각화하여 클래스 간의 구별을 확인할 수 있습니다. Seaborn의 lmplot 함수를 사용하면 결정 경계와 클래스의 색상을 함께 시각화할 수 있습니다. 이 때, 클래스를 hue로 설정하고, 특성을 x, y 축으로 설정합니다.

# 결정 경계 시각화
sns.lmplot(data=iris, x='sepal_length', y='sepal_width', hue='species', logistic=True)

요약

Seaborn을 사용하여 분류 문제를 시각화하는 방법에 대해 알아보았습니다. 산점도 행렬을 사용하여 데이터 포인트의 분포를 확인하고, 결정 경계를 시각화하여 클래스 간의 구별을 확인할 수 있습니다. 이러한 시각화 기법은 분류 모델의 성능을 평가하거나 데이터를 이해하는 데 유용합니다.

참고 자료

• Seaborn Documentation
• Seaborn tutorial #dataviz