[python] 예측하기

11 Dec 2023

python

이 블로그 포스트에서는 Python을 사용하여 데이터 예측을 수행하는 방법에 대해 알아볼 것입니다.

데이터 불러오기

우선, 데이터를 불러와서 살펴보겠습니다. 이를 위해 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 불러올 수 있습니다.

import pandas as pd

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

데이터 탐색

다음으로, 데이터를 탐색하여 어떻게 생겼는지 살펴봅니다. 이를 통해 데이터에 대한 이해를 높이고, 모델링에 도움이 될 수 있는 패턴이나 트렌드를 발견할 수 있습니다.

# 데이터의 처음 5행 확인
print(data.head())

모델링

이제 모델링을 시작합니다. scikit-learn 라이브러리를 사용하여 간단한 예측 모델을 만들어 보겠습니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# features와 target을 정의
X = data[['feature1', 'feature2', 'feature3']]
y = data['target']

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

# 선형 회귀 모델 훈련
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

예측

마지막으로, 테스트 데이터를 사용하여 예측을 수행해 봅니다.

# 모델을 사용하여 예측
predictions = model.predict(X_test)
print(predictions)

이렇게 Python을 활용하여 데이터 예측을 수행하는 간단한 방법에 대해 알아보았습니다. 데이터 과학이나 머신러닝에 관심이 있는 분들에게 도움이 되었으면 좋겠습니다.

블로그 포스트 참고 자료: