14.2 scikit-learn 라이브러리

Scikit-learn은 파이썬 기계학습 라이브러리로, 간단한 인터페이스와 함께 다양한 기계학습 알고리즘을 제공합니다. 회귀, 분류, 클러스터링, 차원 축소 등 다양한 문제에 적용할 수 있으며, 데이터 전처리, 모델 평가, 하이퍼파라미터 튜닝과 같은 기계학습 관련 작업을 지원합니다.

예제: 당뇨병 데이터셋을 사용한 회귀
이 예제에서는 Scikit-learn을 사용하여 당뇨병 데이터셋에 대한 회귀 모델을 만들어보겠습니다. 이 데이터셋은 당뇨병 환자의 나이, 성별, 체질량지수(BMI), 혈압 등과 당뇨병 진행 정도를 나타내는 타겟 변수가 포함되어 있습니다.

from sklearn.datasets import load_diabetes
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 데이터 불러오기
diabetes = load_diabetes()
X, y = diabetes.data, diabetes.target

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 모델 선택 및 학습
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 성능 평가
y_pred = lr.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean squared error: {mse:.2f}")

위 예제에서는 당뇨병 데이터셋을 불러와서 선형 회귀(Linear Regression) 알고리즘을 사용하여 회귀 모델을 학습시키고, 테스트 데이터에 대한 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)를 계산하였습니다. 이 과정에서 데이터 분할을 수행하였으며, Scikit-learn 라이브러리의 다양한 함수와 클래스를 사용하였습니다.

Scikit-learn은 이 외에도 다양한 기계학습 알고리즘을 제공하므로, 적절한 알고리즘을 선택하여 문제에 따라 모델을 학습시킬 수 있습니다. 그리고 Scikit-learn의 API는 일관된 인터페이스를 제공하므로, 알고리즘을 쉽게 변경하거나 실험할 수 있습니다.

Scikit-learn의 주요 구성요소는 다음과 같습니다.

• 데이터 전처리: 데이터를 정제하고 변환하기 위한 도구가 제공됩니다. 이에는 결측치 처리, 범주형 데이터 인코딩, 피처 스케일링, 정규화, 이상치 탐지 등이 포함됩니다.
  
  
• 차원 축소: 데이터의 차원을 줄이는 기법을 제공합니다. 주요 알고리즘으로는 PCA(주성분 분석), LDA(선형 판별 분석) 등이 있습니다.
  
  
• 모델 선택: Scikit-learn은 다양한 기계학습 알고리즘을 제공합니다. 이를 통해 회귀, 분류, 클러스터링 등 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.
  
  
• 모델 평가: Scikit-learn은 모델의 성능을 평가하기 위한 다양한 지표를 제공합니다. 이에는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 스코어, ROC AUC 등이 포함됩니다.
  
  
• 하이퍼파라미터 튜닝: Scikit-learn은 모델의 성능을 최적화하기 위한 하이퍼파라미터 튜닝 기법을 제공합니다. GridSearchCV와 RandomizedSearchCV 등을 사용하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾을 수 있습니다.
  
  
• 앙상블 기법: 앙상블 기법을 사용하여 여러 개의 기본 모델을 결합하여 더 높은 성능의 모델을 만들 수 있습니다. Scikit-learn에서는 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 랜덤 포레스트(Random Forest), 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting) 등의 앙상블 기법을 지원합니다.

Scikit-learn을 사용하면, 기계학습 문제를 해결하기 위한 전체 과정을 간편하게 수행할 수 있습니다. 일관된 API와 풍부한 기능 덕분에 다양한 프로젝트에 적용할 수 있으며, 다른 라이브러리와의 호환성 또한 높습니다. 이러한 이유로 Scikit-learn은 파이썬 기계학습 라이브러리 중 가장 널리 사용되고 있습니다.