[python] 파이썬을 사용한 기계 학습 프로젝트
소개
기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터에서 학습하고 패턴을 발견하여 과업을 완료하도록 하는 기술입니다. 파이썬은 기계 학습 프로젝트에 매우 유용한 도구입니다.
데이터 수집
가장 먼저 필요한 데이터를 수집했습니다. 이 프로젝트에서는 온라인 상의 공개 데이터셋을 사용했으며, pandas와 requests를 사용하여 데이터를 수집했습니다.
import pandas as pd
import requests
# 데이터 다운로드
url = 'https://example.com/dataset.csv'
response = requests.get(url)
with open('dataset.csv', 'wb') as f:
f.write(response.content)
# 데이터 읽기
data = pd.read_csv('dataset.csv')
데이터 전처리
데이터 수집 후, 머신 러닝 모델에 맞게 데이터를 전처리했습니다. 이 과정에는 데이터 정제, 변환, 차원 축소 등이 포함됩니다. scikit-learn과 pandas를 사용하여 데이터를 전처리했습니다.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 예시: 데이터 정규화
scaler = StandardScaler()
X = data.drop('target', axis=1)
X_normalized = scaler.fit_transform(X)
# 학습 데이터와 테스트 데이터로 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_normalized, data['target'], test_size=0.2, random_state=42)
모델 학습
전처리가 완료되면, 모델을 학습시켰습니다. 이 프로젝트에서는 랜덤 포레스트 모델을 사용했으며, scikit-learn의 RandomForestClassifier를 사용하여 모델을 학습했습니다.
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
# 랜덤 포레스트 모델 학습
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)
모델 평가
마지막으로, 학습된 모델을 평가했습니다. 이 과정에는 정확도, 정밀도, 재현율 등의 지표를 사용하여 모델의 성능을 평가했습니다.
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score
# 예측
y_pred = model.predict(X_test)
# 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
print(f'정확도: {accuracy}, 정밀도: {precision}, 재현율: {recall}')
결론
파이썬을 사용한 기계 학습 프로젝트를 성공적으로 완료했습니다. 이 프로젝트를 통해 데이터 수집, 전처리, 모델 학습, 평가 등의 기계 학습 과정을 경험하였습니다.