11.1. Scikit-learn

파이썬 Scikit-learn으로 데이터 전처리와 회귀/분류 모델 구현하기

1. 데이터 전처리란 무엇인가?

데이터 전처리는 기계 학습 모델을 학습시키기 전에 데이터를 준비하는 과정입니다. 데이터 전처리는 데이터의 품질을 향상시키고, 모델의 성능을 개선하는 데 중요한 역할을 합니다. 파이썬 Scikit-learn을 사용하여 데이터 전처리를 수행할 수 있습니다.

1.1 데이터의 특성

데이터는 다양한 형태로 존재할 수 있습니다. 예를 들어, 숫자 데이터, 문자 데이터, 날짜 데이터 등이 있습니다. 이러한 데이터를 모델에 입력할 수 있도록 전처리해야 합니다.

1.2 데이터의 결측치 처리

데이터에 결측치가 존재할 수 있습니다. 결측치는 모델의 학습에 영향을 미칠 수 있으므로, 이를 처리하는 것이 중요합니다. Scikit-learn은 SimpleImputer를 사용하여 결측치를 처리할 수 있습니다.

1.3 데이터의 정규화/표준화

데이터의 정규화/표준화는 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다. Scikit-learn의 StandardScaler를 사용하여 데이터를 정규화할 수 있습니다.

1.4 데이터의 변환

데이터의 변환은 모델에 입력할 수 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 예를 들어, 문자 데이터를 숫자 데이터로 변환하는 경우가 있습니다. Scikit-learn의 LabelEncoder를 사용하여 문자 데이터를 숫자 데이터로 변환할 수 있습니다.

2. 데이터 전처리 코드 예시

2.1 데이터 로드

데이터를 로드하는 첫 번째 단계입니다. 파이썬의 pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 로드할 수 있습니다.

import pandas as pd

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

2.2 결측치 처리

SimpleImputer를 사용하여 결측치를 처리할 수 있습니다.

from sklearn.impute import SimpleImputer

# 결측치 처리
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
data[['column1', 'column2']] = imputer.fit_transform(data[['column1', 'column2']])

2.3 데이터 정규화/표준화

StandardScaler를 사용하여 데이터를 정규화할 수 있습니다.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 데이터 정규화
scaler = StandardScaler()
data[['column1', 'column2']] = scaler.fit_transform(data[['column1', 'column2']])

2.4 데이터 변환

LabelEncoder를 사용하여 문자 데이터를 숫자 데이터로 변환할 수 있습니다.

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 데이터 변환
le = LabelEncoder()
data['column'] = le.fit_transform(data['column'])

3. 회귀 모델 구현

회귀 모델은 연속적인 데이터를 예측하는 모델입니다. Scikit-learn을 사용하여 회귀 모델을 구현할 수 있습니다.

3.1 회귀 모델 선택

Scikit-learn에는 다양한 회귀 모델이 있습니다. 예를 들어, LinearRegression, Ridge, Lasso 등이 있습니다.

3.2 회귀 모델 학습

회귀 모델을 학습시키는 단계입니다. fit 메서드를 사용하여 모델을 학습시킵니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 회귀 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(data[['feature1', 'feature2']], data['target'])

3.3 회귀 모델 예측

회귀 모델을 사용하여 데이터를 예측하는 단계입니다. predict 메서드를 사용하여 예측을 수행합니다.

# 회귀 모델 예측
predictions = model.predict(data[['feature1', 'feature2']])

4. 분류 모델 구현

분류 모델은 범주형 데이터를 예측하는 모델입니다. Scikit-learn을 사용하여 분류 모델을 구현할 수 있습니다.

4.1 분류 모델 선택

Scikit-learn에는 다양한 분류 모델이 있습니다. 예를 들어, LogisticRegression, DecisionTreeClassifier, RandomForestClassifier 등이 있습니다.

4.2 분류 모델 학습

분류 모델을 학습시키는 단계입니다. fit 메서드를 사용하여 모델을 학습시킵니다.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 분류 모델 학습
model = LogisticRegression()
model.fit(data[['feature1', 'feature2']], data['target'])

4.3 분류 모델 예측

분류 모델을 사용하여 데이터를 예측하는 단계입니다. predict 메서드를 사용하여 예측을 수행합니다.

# 분류 모델 예측
predictions = model.predict(data[['feature1', 'feature2']])

5. 데이터 전처리와 모델 구현의 결합

데이터 전처리와 모델 구현을 결합하여 전체적인 프로세스를 수행할 수 있습니다. 예를 들어, 데이터를 로드하고 결측치를 처리한 후, 데이터를 정규화하고 변환한 후, 회귀 또는 분류 모델을 학습시키는 단계를 거칩니다.

import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder
from sklearn.linear_model import LinearRegression, LogisticRegression

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

# 결측치 처리
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
data[['column1', 'column2']] = imputer.fit_transform(data[['column1', 'column2']])

# 데이터 정규화
scaler = StandardScaler()
data[['column1', 'column2']] = scaler.fit_transform(data[['column1', 'column2']])

# 데이터 변환
le = LabelEncoder()
data['column'] = le.fit_transform(data['column'])

# 회귀 모델 학습
model = LinearRegression()
model.fit(data[['feature1', 'feature2']], data['target'])

# 회귀 모델 예측
predictions = model.predict(data[['feature1', 'feature2']])

# 분류 모델 학습
model = LogisticRegression()
model.fit(data[['feature1', 'feature2']], data['target'])

# 분류 모델 예측
predictions = model.predict(data[['feature1', 'feature2']])

6. 결론

파이썬 Scikit-learn을 사용하여 데이터 전처리와 회귀/분류 모델을 구현하는 것은 기계 학습 모델을 학습시키기 위한 필수적인 단계입니다. 데이터 전처리는 모델의 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 하며, 회귀/분류 모델은 다양한 데이터를 예측하는 데 사용됩니다. 이 글에서는 데이터 전처리와 회귀/분류 모델 구현의 전체적인 프로세스를 설명하였으며, 코드 예시를 통해 실제 구현 방법을 제시하였습니다.