지도 학습(supervised learning)은 머신 러닝의 주요 분야 중 하나로, 데이터와 해당 데이터에 대한 원하는 출력값(라벨 또는 타겟)을 모델에 제공하여 학습시키는 방법론을 의미합니다. 파이썬은 데이터 과학 및 머신 러닝 분야에서 널리 사용되는 언어이며, scikit-learn이라는 라이브러리는 파이썬을 활용한 머신 러닝 작업을 지원하는 데 필수적인 도구 중 하나입니다.

이번 포스팅에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 지도 학습을 수행하는 방법과 그 예제에 대해 살펴보겠습니다. 우선, scikit-learn의 기본 개념부터 시작하여 지도 학습 모델을 만들고, 데이터를 학습시키고 예측하는 방법까지 다룰 것입니다.

scikit-learn이란?

scikit-learn은 파이썬의 머신 러닝 라이브러리 중 가장 인기 있는 하나입니다. 이 라이브러리는 간단하고 효과적인 도구를 제공하여 머신 러닝 모델을 구축하고 평가하는 데 사용됩니다. scikit-learn은 다양한 지도 학습과 비지도 학습 알고리즘, 데이터 전처리 및 모델 평가 기능을 제공하여 데이터 과학 및 머신 러닝 작업을 지원합니다.

scikit-learn의 예제

이제 scikit-learn을 사용한 간단한 예제를 통해 어떻게 지도 학습 모델을 만들고 사용하는지 살펴보겠습니다. 다음은 scikit-learn을 사용하여 붓꽃 데이터를 기반으로 한 붓꽃 품종을 예측하는 예제 코드입니다.

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

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

# 데이터를 학습용과 테스트용으로 나누기
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=4)

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

# 모델 학습
knn.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터를 사용하여 예측
y_pred = knn.predict(X_test)

# 정확도 계산
print(metrics.accuracy_score(y_test, y_pred))

위 코드는 붓꽃 데이터 셋을 불러와서 K-최근접 이웃(KNN) 분류기를 사용하여 붓꽃의 품종을 예측하는 간단한 과정을 보여줍니다. 이처럼 scikit-learn을 사용하면 몇 줄의 코드로 다양한 머신 러닝 모델을 구축하고 평가할 수 있습니다.

이렇게 scikit-learn을 활용하여 지도 학습을 수행하는 방법과 예제에 대해 간단히 알아보았습니다. scikit-learn은 다양한 머신 러닝 작업에 유용한 도구이므로, 데이터 과학 및 머신 러닝을 공부하고자 하는 사람들에게 추천합니다.