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[python] SciPy를 사용하여 명목형 데이터 분석하기

데이터 분석 작업에서 유용한 도구 중 하나는 SciPy입니다. SciPy는 과학적 계산과 데이터 분석에 사용되는 Python 라이브러리입니다. 명목형 데이터(카테고리 데이터)를 분석하기 위해서는 여러가지 통계적 기법을 사용해야 합니다. 이번 블로그에서는 SciPy를 사용하여 명목형 데이터를 어떻게 분석할 수 있는지 알아보겠습니다.

1. 카이제곱 검정 (Chi-square test)

명목형 변수들 간의 연관성을 검정하기 위해 가장 일반적으로 사용되는 방법 중 하나는 카이제곱 검정입니다. 이 방법은 두 개 이상의 명목형 변수들 간의 독립성을 검정하는 데 사용됩니다. SciPy에서는 chi2_contingency 함수를 사용하여 카이제곱 검정을 수행할 수 있습니다.

from scipy.stats import chi2_contingency

# 데이터 생성
data = [[10, 20, 30],
        [5, 10, 15]]

# 카이제곱 검정 수행
stat, p, dof, expected = chi2_contingency(data)

# 결과 출력
print(f"Chi-square statistic: {stat}")
print(f"P-value: {p}")
print(f"Degrees of freedom: {dof}")
print(f"Expected frequencies: {expected}")

위의 예제에서는 2x3 크기의 데이터로 카이제곱 검정을 수행했습니다. 검정 결과로 카이제곱 통계량(statistic), p-value, 자유도(degrees of freedom), 기대 빈도(expected frequencies)를 얻을 수 있습니다.

2. 베르누이 분포 (Bernoulli distribution)

명목형 변수가 두 가지 카테고리로 분류되는 경우, 베르누이 분포를 사용하여 분석할 수 있습니다. 베르누이 분포는 이항 분포의 특별한 경우로, 단 하나의 범주만 가지는 이항 변수를 표현합니다.

SciPy에서는 bernoulli 클래스를 사용하여 베르누이 분포를 생성하고, pmf 메서드를 사용하여 확률 질량 함수를 계산할 수 있습니다.

from scipy.stats import bernoulli

# 베르누이 분포 생성
p = 0.3
rv = bernoulli(p)

# 확률 질량 함수 계산
print(f"P(X=0) = {rv.pmf(0)}")
print(f"P(X=1) = {rv.pmf(1)}")

위의 예제에서는 p=0.3 인 베르누이 분포를 생성하고, 확률 질량 함수를 계산하여 확률을 구했습니다.

3. McCulloch-Pitts neuron 모델

McCulloch-Pitts neuron 모델은 초기 인공신경망 모델로, 명목형 데이터를 분석하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이 모델은 각각의 카테고리 변수에 대해 이진 입력과 임계치를 활용하여 출력을 결정합니다.

SciPy를 사용하여 McCulloch-Pitts neuron 모델을 구현할 수 있습니다.

import numpy as np

# 입력 데이터 설정
data = np.array([[0, 1, 1],
                 [1, 0, 1],
                 [0, 0, 0],
                 [1, 1, 1]])

# 가중치와 임계치 설정
weights = np.array([0.5, 0.5, 0.3])
threshold = 0.5

# 출력 계산
outputs = np.dot(data, weights) >= threshold

# 결과 출력
print(outputs)

위의 예제에서는 3개의 이진 입력과 가중치, 임계치를 사용하여 McCulloch-Pitts neuron 모델을 구현했습니다. 입력과 가중치의 내적을 임계치와 비교하여 출력을 결정하고, 여러 개의 데이터에 대한 결과를 출력했습니다.

결론

SciPy를 사용하여 명목형 데이터를 분석할 수 있는 다양한 방법을 알아보았습니다. 카이제곱 검정, 베르누이 분포, McCulloch-Pitts neuron 모델을 사용하여 명목형 데이터의 특성을 파악하고 분석할 수 있습니다. SciPy의 다양한 함수와 클래스를 적절히 활용하여 데이터 분석 작업을 수행해보세요.

참고 자료

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