[kotlin] 코틀린을 사용한 분류와 회귀 분석

08 Dec 2023

kotlin

소개

이 블로그 포스트에서는 코틀린을 사용하여 분류와 회귀 분석을 수행하는 방법에 대해 알아볼 것입니다.

코틀린이란?

코틀린은 JetBrains에서 만든 프로그래밍 언어로, 자바 가상 머신 (JVM) 상에서 실행되며 안드로이드 앱을 개발하는 데 널리 사용됩니다. 이전까지는 주로 안드로이드 개발에 사용되었지만, 최근에는 백엔드 및 데이터 과학 분야에서도 사용되고 있습니다.

분류와 회귀 분석

분류는 데이터를 미리 정의된 클래스 또는 범주로 분류하는 작업을 의미하며, 회귀 분석은 독립 변수와 종속 변수 간의 관계를 분석하여 예측 모델을 만드는 작업을 말합니다.

코틀린을 사용한 분류 모델

코틀린에서는 Weka나 DL4J 같은 라이브러리를 사용하여 분류 모델을 구현할 수 있습니다. 아래는 Weka를 사용한 분류 모델의 간단한 예제입니다.

import weka.classifiers.trees.J48
import weka.core.Instances
import java.io.FileReader

fun main() {
    val train = FileReader("weather.arff")
    val instances = Instances(train)
    instances.setClassIndex(instances.numAttributes() - 1)
    
    val tree = J48()
    tree.buildClassifier(instances)
    println(tree)
}

코틀린을 사용한 회귀 분석

코틀린에서는 DL4J나 SMILE과 같은 라이브러리를 사용하여 회귀 분석을 수행할 수 있습니다. 아래는 DL4J를 사용한 회귀 분석의 간단한 예제입니다.

import org.deeplearning4j.datasets.iterator.impl.ListDataSetIterator
import org.deeplearning4j.nn.conf.MultiLayerConfiguration
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.DenseLayer
import org.deeplearning4j.nn.conf.layers.OutputLayer
import org.deeplearning4j.nn.multilayer.MultiLayerNetwork
import org.deeplearning4j.optimization.listeners.ScoreIterationListener
import org.nd4j.linalg.factory.Nd4j
import java.util.*

fun main() {
    val batchSize = 50
    val seed = 123
    val learningRate = 0.01
    val numInputs = 3
    val numOutputs = 1
    val numHiddenNodes = 10

    val conf: MultiLayerConfiguration = MultiLayerConfiguration.Builder()
        .seed(seed.toLong())
        .updater(org.deeplearning4j.nn.conf.Updater.SGD)
        .list()
        .layer(DenseLayer.Builder()
            .nIn(numInputs)
            .nOut(numHiddenNodes)
            .activation(org.deeplearning4j.nn.conf.Activation.RELU)
            .build())
        .layer(OutputLayer.Builder(org.deeplearning4j.nn.conf.Activation.IDENTITY)
            .nIn(numHiddenNodes)
            .nOut(numOutputs)
            .build())
        .build()

    val network = MultiLayerNetwork(conf)
    network.init()
    network.setListeners(Arrays.asList(ScoreIterationListener(10)))

    val numEpochs = 100
    repeat(numEpochs) {
        val data = Nd4j.createRandom(50, numInputs,  new Random(12345))
        val labels = data.getColumn(0).addi(data.getColumn(1)).muli(2)
        val dataSet = org.nd4j.linalg.dataset.DataSet(data, labels)
        val fullData = ListDataSetIterator(Collections.singletonList(dataSet).toMutableList())
        network.fit(fullData)
    }
}

위의 예제 코드는 DL4J를 사용하여 회귀 분석 모델을 구현하는 간단한 예제입니다.

결론

이번 포스트에서는 코틀린을 사용하여 분류와 회귀 분석을 수행하는 방법을 살펴보았습니다. 코틀린은 다양한 머신러닝 및 데이터 과학 라이브러리를 활용하여 강력한 모델을 구현할 수 있는 유용한 언어입니다.

참고: Weka 라이브러리, DL4J 라이브러리, SMILE 라이브러리