[python] 파이썬 머신러닝을 활용한 데이터 처리

11 Dec 2023

python

파이썬은 데이터 처리와 머신러닝 분야에서 매우 유용한 프로그래밍 언어입니다. 데이터를 다루고 분석하는 작업을 진행할 때 파이썬은 다양한 라이브러리를 통해 빠르고 효과적으로 처리할 수 있는 강력한 기능들을 제공합니다.

데이터 처리를 위한 파이썬 라이브러리

Pandas

Pandas 는 파이썬에서 사용되는 데이터 조작과 분석을 위한 라이브러리로, 데이터 프레임(DataFrame) 구조를 제공하여 구조화된 데이터를 쉽게 다룰 수 있습니다. Pandas를 사용하면 데이터를 정렬하거나 필터링하고, 통계 분석을 할 수 있습니다.

import pandas as pd

# CSV 파일로부터 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 데이터프레임 출력
print(data.head())

NumPy

NumPy 는 과학적 계산을 위한 파이썬 핵심 라이브러리로, 다차원 배열과 행렬 연산을 위한 기능을 제공합니다. NumPy를 사용하면 배열을 생성하고 다양한 수학적 연산을 수행할 수 있습니다.

import numpy as np

# 1차원 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)

머신러닝을 위한 파이썬 라이브러리

Scikit-learn

Scikit-learn 은 파이썬에서 사용되는 머신러닝 라이브러리로, 다양한 머신러닝 모델을 쉽게 구축하고 학습시키며, 모델을 평가하는 기능을 제공합니다.

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

# 데이터셋 로드
iris = datasets.load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# KNN 모델 생성 및 학습
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

# 모델 평가
accuracy = knn.score(X_test, y_test)
print("정확도:", accuracy)

TensorFlow

TensorFlow 는 머신러닝과 딥러닝을 위한 오픈소스 라이브러리로, 다양한 신경망 모델을 구축하고 학습시키는 기능을 제공합니다.

import tensorflow as tf

# 단순한 인공신경망 모델 생성
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10)
])

결론

파이썬은 데이터 처리와 머신러닝 분야에서 다양한 라이브러리를 통해 효과적으로 활용할 수 있습니다. Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow 등 다양한 라이브러리를 익히고 활용하여 데이터 처리와 머신러닝에 대한 이해를 높이는 것이 중요합니다.