scikit-learn은 파이썬에서 머신러닝을 쉽게 구현할 수 있도록 도와주는 대표적인 패키지입니다. 이 패키지는 다양한 머신러닝 알고리즘과 데이터 전처리 기능을 제공하여 머신러닝 모델을 쉽게 구축하고 평가할 수 있게 도와줍니다.

주요 기능

scikit-learn 패키지는 다양한 주요 기능을 제공합니다. 몇 가지 주요 기능은 다음과 같습니다:

• 지도 학습 및 비지도 학습 알고리즘
• 데이터 전처리 기능 (피처 스케일링, 차원 축소, 피처 추출 등)
• 모델 평가 및 성능 측정 기능
• 파이썬에서의 간단한 사용법

사용 예시

scikit-learn 패키지를 사용하여 간단한 분류 모델을 구축하는 예시 코드는 다음과 같습니다.

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

# 데이터 불러오기
iris = datasets.load_iris()
X, y = iris.data, iris.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)

# KNN 모델 생성
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)

# 모델 훈련
knn.fit(X_train, y_train)

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

이 예시 코드는 scikit-learn을 사용하여 붓꽃 데이터셋에 대한 간단한 KNN 분류 모델을 구축하고 평가하는 방법을 보여줍니다.

scikit-learn 패키지는 다양한 머신러닝 모델을 쉽게 적용할 수 있도록 도와주는 고마운 도구입니다. 더 많은 정보와 사용 예시는 scikit-learn 공식 문서에서 확인할 수 있습니다.