[python] 파이썬 스크립트를 사용한 자동화된 모델 훈련

11 Dec 2023

python

이 블로그 포스트에서는 파이썬 스크립트를 사용하여 머신러닝 모델의 훈련과 평가를 자동화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

소개

머신러닝 모델을 훈련하고 평가하는 과정은 반복적이고 시간 소모적입니다. 이러한 과정을 자동화하면 작업 효율을 향상시킬 수 있습니다. 파이썬 스크립트를 사용하면 모델 훈련, 평가 및 하이퍼파라미터 튜닝을 자동화할 수 있습니다.

파이썬 스크립트를 사용한 자동 모델 훈련

아래는 모델 훈련을 자동화하기 위한 예제 파이썬 스크립트의 일부입니다. 이 스크립트는 scikit-learn을 사용하여 간단한 분류 모델을 훈련하고 평가합니다.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')

# 입력과 타겟 변수 분리
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']

# 훈련 및 테스트 데이터로 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 랜덤 포레스트 모델 훈련
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터로 예측
predictions = model.predict(X_test)

# 정확도 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print('모델 정확도:', accuracy)

위의 스크립트는 데이터를 불러오고 분할한 후 랜덤 포레스트 분류 모델을 훈련하고 평가합니다.

결론

파이썬을 사용하여 모델 훈련과 평가를 자동화하는 것은 매우 유용합니다. 이를 통해 시간을 절약하고 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. 파이썬 스크립트를 사용하여 이러한 작업을 자동화하는 방법에 대해 더 알아보시기를 권장합니다.

이상으로 파이썬 스크립트를 사용한 자동 모델 훈련에 대한 블로그 포스트를 마치도록 하겠습니다. 감사합니다.

참고 자료

scikit-learn documentation: https://scikit-learn.org/stable/documentation.html
pandas documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/
Python.org: https://www.python.org/doc/

목차

소개

파이썬 스크립트를 사용한 자동 모델 훈련

결론

참고 자료