[python] scikit-learn을 이용한 신경망 모델 시각화

01 Dec 2023

python

이번 포스트에서는 Python의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 신경망 모델을 시각화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

신경망 모델 시각화의 중요성

신경망은 복잡한 알고리즘으로 구성되어 있어 이해하기 어려울 수 있습니다. 이러한 이유로 신경망 모델 시각화는 모델의 구조와 특징을 파악하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 모델의 레이어, 연결, 가중치 등을 시각적으로 확인하면 모델의 동작 방식을 더 잘 이해할 수 있습니다.

신경망 모델 시각화 방법

scikit-learn은 다양한 신경망 모델을 지원하며, 이러한 모델들은 GraphViz 라이브러리를 사용하여 시각화할 수 있습니다. GraphViz는 그래프를 그리기 위한 도구로 간단하게 설치할 수 있습니다.

다음은 scikit-learn의 MLPClassifier를 사용하여 신경망 모델을 학습하고 시각화하는 예제 코드입니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.tree import export_graphviz
import graphviz

# 데이터 불러오기
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 신경망 모델 학습
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50,), max_iter=1000)
model.fit(X, y)

# 신경망 모델 시각화
dot_data = export_graphviz(model, out_file=None, 
                           feature_names=iris.feature_names,  
                           class_names=iris.target_names,  
                           filled=True, rounded=True,  
                           special_characters=True)  
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph.render("iris_neural_network")

위 코드에서는 MLPClassifier를 사용하여 MLP(Multi-Layer Perceptron) 신경망 모델을 학습합니다. 학습된 모델을 export_graphviz를 사용하여 그래프 형식으로 출력하고, graphviz.Source를 사용하여 그래프를 시각화합니다. 그래프를 render 함수로 저장하여 파일로 저장할 수 있습니다.

참고 자료

scikit-learn documentation: Neural network models (supervised)
GraphViz documentation: GraphViz - Graph Visualization Software
GraphViz GitHub repository: GraphViz - GitHub