머신러닝 모델을 개발할 때, 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누는 것은 중요한 단계입니다. 훈련 세트는 모델을 학습시키는 데 사용되고, 테스트 세트는 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다. 이번 포스트에서는 Python의 SciPy 라이브러리를 사용하여 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할하는 방법을 알아보겠습니다.
SciPy란?
SciPy는 Python에서 수학, 과학, 엔지니어링 분야의 문제들을 다루기 위한 오픈 소스 라이브러리입니다. Scikit-learn과 함께 사용되는 많은 머신러닝 알고리즘과 유용한 도구들이 포함되어 있습니다.
사이킷런 데이터셋
SciPy의 train_test_split 함수는 사이킷런 라이브러리의 datasets 모듈에서 가져온 데이터셋을 훈련 세트와 테스트 세트로 나누는 데 사용됩니다. 사이킷런은 여러 가지 표준 데이터셋을 제공하므로, 이러한 데이터셋을 사용하여 모델을 개발할 수 있습니다. 아래는 datasets 모듈에서 가져온 예제 데이터셋을 사용하는 방법입니다.
from sklearn import datasets
from scipy import train_test_split
# 예제 데이터셋 로드
iris = datasets.load_iris()
# 피처와 타겟 데이터 나누기
X = iris.data
y = iris.target
# 훈련 세트와 테스트 세트로 나누기
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=1)
위의 코드에서, X는 피처 데이터이고, y는 타겟 데이터입니다. train_test_split 함수는 X와 y를 총 4개의 변수에 할당하여 훈련 세트와 테스트 세트를 나눕니다. test_size는 테스트 세트의 비율을 나타내며, random_state는 난수 생성의 시드값입니다. 따라서 같은 시드값을 사용하면 항상 같은 훈련-테스트 분할을 얻을 수 있습니다.
Conclusion
이 포스트에서는 Python의 SciPy를 사용하여 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할하는 방법을 알아보았습니다. SciPy의 train_test_split 함수를 사용하면 간단하게 데이터를 나눌 수 있으며, 사이킷런의 예제 데이터셋과 함께 사용할 수 있습니다. 이를 통해 머신러닝 모델의 성능을 효과적으로 평가할 수 있습니다.
References
- SciPy 공식 문서: https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.train_test_split.html
- 사이킷런 공식 문서: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_iris.html