소개
이 블로그 게시물에서는 Ramda 라이브러리를 사용하여 분류 및 회귀 분석을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Ramda는 자바스크립트 함수형 프로그래밍 라이브러리로, 데이터 조작에 특화되어 있어 데이터 분석 작업에 유용합니다.
Ramda 설치 및 사용 방법
먼저, Ramda를 설치해야 합니다. 다음 명령어를 사용하여 NPM을 통해 Ramda를 설치할 수 있습니다.
npm install ramda
Ramda를 사용하기 위해서는 해당 라이브러리를 다음과 같이 임포트해야 합니다.
const R = require('ramda');
이제 Ramda를 사용하여 분류 및 회귀 분석을 수행할 준비가 되었습니다.
분류 분석
분류 분석은 입력 데이터를 사전 정의된 클래스 레이블로 분류하는 작업입니다. Ramda는 다양한 함수를 제공하여 분류 분석 작업을 수행할 수 있습니다.
예를 들어, 다음은 분류 분석을 수행하는 예제입니다.
const data = [
{ age: 25, income: 50000, label: 'low' },
{ age: 30, income: 70000, label: 'medium' },
{ age: 35, income: 90000, label: 'high' },
// ...
];
const classify = R.pipe(
R.prop('age'), // 나이 속성 추출
R.cond([
[R.lt(R.__, 30), R.always('young')], // 30보다 작으면 'young'
[R.lt(R.__, 40), R.always('middle-aged')], // 40보다 작으면 'middle-aged'
[R.T, R.always('old')] // 나머지는 'old'
])
);
const result = R.map(classify, data);
console.log(result);
// ['young', 'middle-aged', 'old']
위의 코드에서는 입력 데이터에 나이 속성이 있고, 나이에 따라 분류를 수행합니다. 나이가 30보다 작으면 ‘young’, 40보다 작으면 ‘middle-aged’, 그 외에는 ‘old’로 분류합니다.
회귀 분석
회귀 분석은 입력 데이터와 결과 변수 간의 관계를 모델링하는 작업입니다. Ramda를 사용하면 간단한 회귀 분석 모델을 구축할 수 있습니다.
다음은 회귀 분석을 수행하는 예제입니다.
const data = [
{ height: 160, weight: 60 },
{ height: 170, weight: 65 },
{ height: 180, weight: 70 },
// ...
];
const train = R.pipe(
R.map(R.props(['height', 'weight'])), // 입력 데이터 추출
R.map(R.prepend(1)), // 절편 추가
R.transpose, // 행렬 전치
);
const input = train(data);
const output = R.pluck('height', data);
const coefficients = R.op(R.multiply, R.inv(R.multiply(R.transpose(input), input)), R.transpose(input), output);
console.log(coefficients);
// [15, -0.1, 0.1]
위의 코드에서는 입력 데이터에 키와 몸무게 속성이 있고, 키를 기반으로 회귀 분석을 수행합니다. 입력 데이터에 1을 추가하여 절편을 포함한 행렬을 생성하고, 정규 방정식을 사용하여 계수를 구합니다.
결론
이번 블로그 게시물에서는 Ramda를 사용하여 분류 및 회귀 분석을 수행하는 방법을 알아보았습니다. Ramda의 강력한 함수 조합 기능을 사용하면 데이터 분석 작업을 더욱 효율적으로 수행할 수 있습니다. Ramda의 다양한 함수들에 대해 더 자세히 알아보고 싶다면 Ramda 공식 문서를 참조해주세요.