머신러닝을 쉽게 시작하는 라이브러리, Scikit-Learn

머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 학습하고 예측합니다. 하지만 복잡한 머신러닝 알고리즘을 처음부터 구현하는 것은 어렵고 복잡합니다.

Scikit-Learn(사이킷-런)은 파이썬 기반의 머신러닝 라이브러리로, 머신러닝 모델을 몇 줄의 파이썬 코드만으로 쉽게 구현할 수 있도록 돕습니다.

Scikit-Learn은 다음 명령어로 설치할 수 있습니다. 실습 환경에는 Scikit-Learn이 이미 설치되어 있어 별도로 설치할 필요는 없습니다.

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pip install scikit-learn

Scikit-Learn은 인공지능 입문자가 가장 많이 사용하는 머신러닝 라이브러리 중 하나입니다.

Scikit-Learn이 인기 있는 이유는 다음과 같습니다.

1. 간편한 사용성 : 몇 줄의 코드만으로 머신러닝 모델을 학습하고 예측할 수 있습니다.

2. 다양한 알고리즘 제공 : 선형 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 등 여러 알고리즘을 지원합니다.

3. 범용적인 API : fit(), predict(), score()와 같은 메서드를 사용해 학습한 머신러닝 모델을 쉽게 다룰 수 있습니다.

4. 데이터 전처리 지원 : 결측값 처리, 특성 스케일링, 원-핫 인코딩 등 다양한 전처리 기능을 제공합니다.

Scikit-Learn을 활용하여 간단한 지도학습(Supervised Learning) 모델을 만들어 보겠습니다.

지도학습은 입력 데이터와 출력 데이터(레이블)를 사용하여 모델을 학습시키는 방법입니다.

머신러닝 관련 상세한 내용은 추후 자세히 다루도록 하겠습니다. 이번 수업에서는 큰 틀에서 코드를 둘러보시면 됩니다.

아래 예제는 DecisionTreeClassifier(결정 트리 분류기)를 사용하여 간단한 데이터셋을 학습하고 예측하는 과정입니다.

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from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

# 데이터셋 로드
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# 훈련 데이터와 테스트 데이터 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 모델 생성 및 학습
model = DecisionTreeClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측 수행
predictions = model.predict(X_test)

# 모델 평가
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"모델 정확도: {accuracy:.2f}")

• load_iris(): 붓꽃(Iris) 데이터셋을 불러옵니다.

• train_test_split(): 데이터를 훈련용과 테스트용으로 나눕니다.

• DecisionTreeClassifier(): 결정 트리 모델을 생성합니다.

• fit(): 모델을 학습합니다.

• predict(): 테스트 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

• score(): 모델의 정확도를 평가합니다.

Scikit-Learn은 파이썬에서 머신러닝을 쉽게 구현할 수 있도록 돕는 강력한 라이브러리입니다.

간단한 코드만으로 다양한 머신러닝 모델을 학습하고 평가할 수 있으며, 데이터 전처리 기능도 지원합니다.