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[python] scikit-learn을 이용한 대용량 데이터 처리 방법

title: scikit-learn을 이용한 대용량 데이터 처리 방법 date: 2022-01-01 —

소개

scikit-learn은 파이썬에서 대표적으로 사용되는 머신러닝 라이브러리 중 하나입니다. 이 라이브러리는 다양한 머신러닝 알고리즘을 제공하며, 사용하기 쉬운 API를 통해 대용량 데이터셋을 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이번 블로그 포스트에서는 scikit-learn을 이용해 대용량 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

대용량 데이터 로딩

일반적으로 scikit-learn은 메모리에 한번에 올리기 어려운 대용량 데이터셋을 처리하기 위해, 메모리에 부담을 주지 않고 데이터를 로딩하는 방법을 제공합니다. scikit-learn의 load_svmlight_file 함수를 사용하면, SVMLight 형식의 대용량 희소 행렬 데이터를 로딩할 수 있습니다.

from sklearn.datasets import load_svmlight_file

X_train, y_train = load_svmlight_file('train.dat')
X_test, y_test = load_svmlight_file('test.dat')

위 코드에서 train.dat과 test.dat은 SVMLight 형식의 데이터 파일 경로입니다.

대용량 데이터 전처리

scikit-learn은 데이터 전처리를 위한 다양한 기능을 제공합니다. 대용량 데이터셋의 경우, 전처리 과정에서 메모리 부족 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 scikit-learn은 Pipeline 클래스를 제공합니다. Pipeline 클래스를 사용하면 데이터 전처리 과정을 여러 단계로 나눠 처리하고, 각 단계에서 필요한 데이터만 메모리에 유지할 수 있습니다.

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 전처리와 모델 학습을 연결하는 파이프라인 정의
pipeline = Pipeline([
    ('preprocess', StandardScaler()),
    ('classifier', LogisticRegression())
])

# 대용량 데이터 학습
pipeline.fit(X_train, y_train)

위 코드에서는 StandardScaler로 데이터를 표준화한 뒤, LogisticRegression 모델을 학습하는 파이프라인을 정의하고, fit 메서드를 호출하여 대용량 데이터에 대한 학습을 수행합니다.

대용량 데이터 분할 학습

대용량 데이터의 경우, 한 번에 전체 데이터를 메모리에 로딩하고 학습하는 것은 어려울 수 있습니다. 이럴 때는 데이터를 분할하여 조금씩 학습하는 방법을 사용할 수 있습니다. scikit-learn의 PartialFit 기능을 활용하면 대용량 데이터를 분할하여 다음 학습 단계에서 이전 학습 결과를 집계하는 방법을 사용할 수 있습니다.

from sklearn.linear_model import SGDClassifier

# 대용량 데이터에 대한 분할 학습
model = SGDClassifier(loss='log')
for chunk_X, chunk_y in chunked_data_iterator(X_train, y_train, chunk_size=10000):
    model.partial_fit(chunk_X, chunk_y, classes=np.unique(chunk_y))

# 대용량 데이터 예측
y_pred = model.predict(X_test)

위 코드에서 SGDClassifier는 확률적 경사하강법(SGD)을 사용하는 분류 모델입니다. chunked_data_iterator 함수는 데이터를 지정한 크기로 분할하여 반환하는 함수로, 이를 활용하여 대용량 데이터를 분할 학습합니다.

결론

scikit-learn은 대용량 데이터를 처리하기 위한 다양한 기능을 제공합니다. 데이터 로딩, 전처리, 분할 학습 등을 통해 대용량 데이터를 효율적으로 처리할 수 있습니다. 이를 통해 scikit-learn을 사용해 대규모 데이터셋에 대한 머신러닝 모델을 개발할 수 있습니다.

참고:

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