[python] Marshmallow를 사용하여 간단한 머신러닝 모델 생성하기

04 Dec 2023

python

이번 블로그 포스트에서는 Marshmallow를 사용하여 간단한 머신러닝 모델을 생성하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

Marshmallow란?

Marshmallow는 파이썬의 직렬화 라이브러리로, 데이터를 오브젝트에서 JSON으로 변환하고 JSON에서 오브젝트로 변환하는 기능을 제공합니다. 이를 통해 데이터의 유형을 체크하고 유효성 검사를 수행할 수 있습니다. Marshmallow는 머신러닝 모델에서 중요한 데이터 변환 및 유효성 검사 과정을 단순화하는 데 도움이 됩니다.

머신러닝 모델 생성하기

먼저 Marshmallow를 설치합니다. 터미널에서 아래 명령을 실행합니다.

pip install marshmallow

다음으로, Marshmallow 스키마를 생성합니다. 스키마는 데이터 모델의 구조를 정의하는 역할을 합니다. 예를 들어, 아래와 같이 스키마를 정의할 수 있습니다.

from marshmallow import Schema, fields

class MyModelSchema(Schema):
    name = fields.String(required=True)
    age = fields.Integer(required=True)

위의 예제에서는 name과 age라는 두 개의 필드를 가진 스키마를 정의했습니다.

다음으로, 스키마를 사용하여 데이터를 변환하고 유효성 검사를 수행합니다. 아래 코드는 상기 스키마를 사용하여 데이터를 변환하는 예제입니다.

from marshmallow import ValidationError

# 입력 데이터
data = {
    'name': 'John',
    'age': 25
}

# 스키마 인스턴스화
schema = MyModelSchema()

# 데이터 변환
try:
    result = schema.load(data)
except ValidationError as e:
    print(e.messages)

위의 예제에서는 입력 데이터를 name과 age 필드에 대해 변환하려고 시도합니다. 유효성 검사를 통과하지 못하면 ValidationError이 발생하고 오류 메시지를 출력합니다.

모든 데이터가 스키마 변환 및 유효성 검사를 통과한 후에는 이를 기반으로 머신러닝 모델을 생성하면 됩니다.

이제 Marshmallow를 사용하여 간단한 머신러닝 모델을 생성하는 방법에 대해 알아보았습니다. Marshmallow를 사용하면 데이터 변환 및 유효성 검사 과정을 단순화할 수 있으므로, 머신러닝 모델 개발에 매우 유용한 도구입니다.

참고 사이트

Marshmallow 공식 문서: marshmallow.readthedocs.io