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[python] scikit-learn의 기능과 사용법

scikit-learn은 파이썬 기반의 머신러닝 라이브러리로, 다양한 머신러닝 알고리즘과 유틸리티 함수를 제공합니다. 이 블로그 게시물에서는 scikit-learn의 기능과 사용법을 살펴보겠습니다.

scikit-learn의 주요 기능

scikit-learn은 다음과 같은 주요 기능을 제공합니다.

  1. 데이터 전처리: scikit-learn은 데이터 전처리 작업을 위한 다양한 함수를 제공합니다. 예를 들어, 데이터 정규화, 결측치 처리, 범주형 변수 인코딩 등을 간편하게 수행할 수 있습니다.

  2. 지도 학습: scikit-learn은 분류(classification), 회귀(regression), 클러스터링(clustering), 차원 축소(dimensionality reduction) 등의 지도 학습 알고리즘을 제공합니다. 예를 들어, 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신(SVM) 등의 알고리즘을 사용할 수 있습니다.

  3. 비지도 학습: scikit-learn은 비지도 학습 알고리즘도 지원합니다. 예를 들어, K-평균 클러스터링, 주성분 분석(PCA), 이상치 탐지 등을 수행할 수 있습니다.

  4. 모델 평가와 선택: scikit-learn은 모델의 성능을 평가하는 다양한 지표를 제공합니다. 또한, 교차 검증, 그리드 서치 등을 활용하여 모델을 선택하는 기능도 제공합니다.

scikit-learn의 사용법

scikit-learn을 사용하기 위해 다음과 같은 단계를 따릅니다.

  1. scikit-learn 설치: 파이썬 패키지 관리자인 pip를 사용하여 scikit-learn을 설치합니다. 다음 명령어를 실행하세요.

    pip install scikit-learn

  2. 데이터 준비: scikit-learn은 데이터를 NumPy 배열 또는 Pandas DataFrame 형식으로 사용합니다. 데이터를 로드하고 필요한 전처리 작업을 수행하세요.

  3. 모델 생성과 학습: 사용할 모델을 선택하고 모델 객체를 생성합니다. 데이터를 사용하여 모델을 학습시킵니다.

    from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

  4. 예측과 평가: 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 예측 결과를 평가하고 모델의 성능을 평가합니다.

    y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = model.score(X_test, y_test)

scikit-learn의 장점

scikit-learn은 사용하기 쉽고 직관적인 API를 제공하여 머신러닝 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다. 또한, 다양한 알고리즘과 유틸리티 함수를 제공하여 모델 학습 및 평가 과정을 간편하게 처리할 수 있습니다. 또한, scikit-learn은 오픈 소스로 개발되고 있어 커뮤니티에서 활발한 지원과 개발이 이루어지고 있습니다.

참고 자료

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