이번 포스트에서는 파이썬 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 다중 클래스 분류를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 다중 클래스 분류는 세 개 이상의 클래스를 가지고 있는 데이터를 분류하는 것을 의미합니다.

scikit-learn은 다양한 머신 러닝 알고리즘을 제공하며, 다중 클래스 분류에 사용할 수 있는 알고리즘도 많이 포함되어 있습니다. 우리는 여기서 일부 중요한 알고리즘에 초점을 맞출 것입니다.

분류 알고리즘 선택

scikit-learn에서 제공하는 다중 클래스 분류 알고리즘 중에서 선택할 수 있습니다. 이 중 몇 가지 주요 알고리즘은 다음과 같습니다.

1. 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 선형 방식으로 다중 클래스 분류를 수행하는 알고리즘입니다.
2. SVM(Support Vector Machine): 데이터를 고차원 공간으로 매핑하여 분류하는 알고리즘입니다.
3. 결정 트리(Decision Tree): 특성에 따라 데이터를 분할하여 분류하는 알고리즘입니다.
4. 랜덤 포레스트(Random Forest): 여러 개의 결정 트리를 앙상블하여 분류를 수행하는 알고리즘입니다.

알고리즘 선택은 데이터셋과 태스크에 따라 다릅니다. 각 알고리즘의 특징을 고려하여 적절한 알고리즘을 선택해야 합니다.

예제 코드

아래는 scikit-learn을 사용하여 다중 클래스 분류를 수행하는 예제 코드입니다.

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

# 데이터 로드
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 데이터 분할 - 학습 세트와 테스트 세트로 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 로지스틱 회귀 모델 생성 및 학습
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 테스트 세트로 예측값 생성
y_pred = model.predict(X_test)

# 정확도 측정
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

위 코드는 붓꽃 데이터셋(iris)을 로드하여 로지스틱 회귀 모델을 생성하고 학습시키는 과정을 보여줍니다. 학습된 모델을 사용하여 테스트 세트의 분류 예측을 수행하고, 정확도를 측정하는 부분도 포함되어 있습니다.

결론

scikit-learn은 여러 다중 클래스 분류 알고리즘을 제공하여 다양한 데이터셋에 적용할 수 있습니다. 알고리즘 선택은 데이터의 특징과 분류 태스크에 따라 달라지며, 예제 코드를 참고하여 쉽게 사용할 수 있습니다.

더 많은 정보를 원한다면 scikit-learn의 공식 문서를 참조해보세요.