[python] 시퀀스 라벨링
시퀀스 데이터에는 각 데이터 포인트가 특정 클래스에 속하는지를 나타내는 라벨이 포함되어 있는 경우가 많습니다. 이러한 라벨을 추가하는 것을 시퀀스 라벨링이라 합니다.
1. Pandas를 사용한 시퀀스 라벨링
판다스(Pandas)는 파이썬에서 데이터 조작 및 분석을 위한 라이브러리로 유용하게 사용됩니다. 시퀀스 데이터를 라벨링하기 위해서는 판다스의 DataFrame을 사용할 수 있습니다.
아래는 시퀀스 데이터를 담고 있는 DataFrame에 라벨을 추가하는 예제입니다.
import pandas as pd
# 시퀀스 데이터
data = {'sequence': [1, 2, 3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data)
# 라벨 추가
labels = [0, 1, 0, 1, 0]
df['label'] = labels
2. Scikit-learn을 사용한 시퀀스 라벨링
머신 러닝을 쉽게 구현할 수 있도록 도와주는 라이브러리 중 하나인 사이킷런(Scikit-learn)을 사용하여 시퀀스 데이터를 라벨링할 수도 있습니다.
아래는 시퀀스 데이터에 대해 라벨을 추가하는 사이킷런의 예시입니다.
from sklearn import preprocessing
# 시퀀스 데이터
data = [[1], [2], [3], [4], [5]]
labels = [0, 1, 0, 1, 0]
# 라벨 추가
encoder = preprocessing.LabelEncoder()
encoder.fit(labels)
encoded_labels = encoder.transform(labels)
결론
판다스와 사이킷런을 활용하여 시퀀스 데이터를 라벨링하는 방법을 살펴보았습니다. 이러한 기술을 통해 시퀀스 데이터에 라벨을 추가하여 머신 러닝 모델에 활용할 수 있습니다.