[python] 파이썬을 활용한 예측 모델링

22 Dec 2023

python

이 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 데이터 분석 및 예측 모델링을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

1. 데이터 수집 및 전처리

가장 먼저 해야 할 일은 데이터를 수집하고 전처리하는 것입니다. 판다스(Pandas) 라이브러리를 사용하여 데이터를 불러오고 전처리할 수 있습니다. CSV, 엑셀 또는 SQL 데이터베이스에서 데이터를 불러와 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd

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

2. 탐색적 데이터 분석 (EDA)

데이터를 불러온 후에는 탐색적 데이터 분석을 수행합니다. 시본(Seaborn) 이나 맷플롯립(Matplotlib) 라이브러리를 사용하여 데이터를 시각화하고, 판다스를 사용하여 데이터프레임을 탐색합니다.

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 데이터 시각화
sns.pairplot(data, hue='category')

3. 모델 구축

탐색적 데이터 분석을 마친 후, 예측 모델을 구축합니다. 사이킷런(Scikit-learn) 라이브러리를 사용하여 다양한 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다. 선형 회귀, 의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 등 다양한 모델을 활용할 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

# 데이터 분할
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 모델 학습
model = RandomForestRegressor()
model.fit(X_train, y_train)

4. 모델 평가 및 개선

구축한 모델의 성능을 평가하고 개선합니다. 사이킷런을 사용하여 모델의 정확도, 정밀도, 재현율 등 다양한 평가 지표를 측정할 수 있습니다. 또한, 하이퍼파라미터 튜닝과 교차 검증을 통해 모델을 개선할 수 있습니다.

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 모델 평가
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print('Mean Squared Error:', mse)

5. 예측 결과 시각화

마지막으로, 모델의 예측 결과를 시각화하여 해석합니다. 맷플롯립이나 시본을 사용하여 모델의 예측 결과를 시각화할 수 있습니다.

# 예측 결과 시각화
plt.scatter(y_test, y_pred)
plt.xlabel('Actual')
plt.ylabel('Predicted')
plt.title('Actual vs. Predicted')
plt.show()

이러한 단계를 거쳐 파이썬을 활용한 예측 모델링을 수행할 수 있습니다. 데이터 수집부터 모델 평가까지의 전체 과정을 파이썬으로 구현하여 효과적으로 예측 모델을 구축할 수 있습니다.

참고 문헌

Pandas Documentation: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/index.html
Seaborn Documentation: https://seaborn.pydata.org/
Scikit-learn Documentation: https://scikit-learn.org/stable/documentation.html

본 블로그는 파이썬을 사용하여 데이터 분석 및 모델링에 대해 다루고 있습니다. 다양한 머신러닝 모델을 적용하여 데이터를 분석할 수 있습니다.

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