파이썬 머신러닝 라이브러리 - Scikit-learn

 

Scikit-learn

 

 

Scikit-learn은 파이썬에서 사용할 수 있는 머신러닝 라이브러리 중 하나로, 데이터 마이닝과 데이터 분석에 많이 사용됩니다. Scikit-learn은 다양한 기계 학습 알고리즘, 전처리 도구, 모델 선택 및 평가 도구, 차원 축소 기법, 클러스터링 등 다양한 머신러닝 기능을 제공합니다.

Scikit-learn의 가장 큰 장점 중 하나는 다양한 머신러닝 알고리즘을 구현하고 있어, 적절한 모델을 선택하고 구현하기 쉬우며, 또한 파이썬에서 머신러닝을 쉽게 시작할 수 있도록 다양한 예제와 튜토리얼을 제공합니다.

 

 

Scikit-learn에서 지원하는 주요 머신러닝 알고리즘

 

분류(Classification) 알고리즘

 

• 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
• 의사결정나무(Decision Trees)
• 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)
• 나이브 베이즈(Naive Bayes)
• K 최근접 이웃(K-Nearest Neighbors)
• 랜덤 포레스트(Random Forest)
• 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting)
• AdaBoost(Adaptive Boosting)

 

회귀(Regression) 알고리즘

 

• 선형 회귀(Linear Regression)
• 릿지 회귀(Ridge Regression)
• 라쏘 회귀(Lasso Regression)
• 엘라스틱넷 회귀(Elastic Net Regression)
• 랜덤 포레스트 회귀(Random Forest Regression)
• 그래디언트 부스팅 회귀(Gradient Boosting Regression)
• AdaBoost 회귀(Adaptive Boosting Regression)

 

군집(Clustering) 알고리즘

 

• k-평균(k-Means)
• 계층적 군집화(Hierarchical Clustering)
• DBSCAN
• GMM(Gaussian Mixture Model)

 

Scikit-learn에서는 이 외에도 다양한 알고리즘을 지원하고 있으며, 예제와 문서를 통해 해당 알고리즘을 사용하는 방법을 학습할 수 있습니다. 또한 Scikit-learn은 다양한 데이터셋을 제공하므로, 머신러닝을 공부하면서 실습해볼 수 있는 좋은 환경을 제공합니다.

 

 

 

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Scikit-learn 사용방법

 

Scikit-learn은 파이썬에서 사용할 수 있는 머신러닝 라이브러리로, 다양한 머신러닝 알고리즘과 도구를 제공합니다. 이를 사용하여 데이터 분석 및 예측 모델링 등 다양한 머신러닝 작업을 수행할 수 있습니다.

Scikit-learn 라이브러리 사용 방법은 다음과 같습니다.

 

 

Scikit-learn 라이브러리 설치

pip install scikit-learn 명령어를 사용하여 Scikit-learn 라이브러리를 설치할 수 있습니다.

 

데이터 준비

분석할 데이터를 준비합니다. Scikit-learn은 NumPy나 Pandas 데이터프레임 형식으로 데이터를 입력 받습니다.

 

데이터 전처리

Scikit-learn을 사용하기 전에, 데이터를 전처리하여 머신러닝 알고리즘에 적합한 형태로 만들어야 합니다. 예를 들어, 데이터 스케일링, 결측값 처리, 범주형 데이터 인코딩 등의 작업이 필요합니다.

 

모델 선택

Scikit-learn에서 제공하는 다양한 머신러닝 알고리즘 중 분석하고자 하는 데이터에 적합한 알고리즘을 선택합니다.

 

모델 학습

선택한 머신러닝 알고리즘을 사용하여 데이터를 학습시킵니다.

 

모델 예측

학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

 

모델 평가

예측 결과와 실제 결과를 비교하여 모델의 성능을 평가합니다.

 

 

Scikit-learn은 다양한 머신러닝 알고리즘과 기능을 제공하므로, 사용 방법은 알고리즘 및 기능에 따라 다를 수 있습니다. 예를 들어, 분류 알고리즘을 사용하는 경우, Scikit-learn에서 제공하는 Decision Tree, Naive Bayes, SVM 등의 분류 알고리즘을 선택하고, 모델 평가를 위해 정확도, F1-score, ROC curve 등의 지표를 사용할 수 있습니다. 따라서, Scikit-learn을 사용하기 전에 사용하고자 하는 알고리즘 및 기능에 대해 미리 학습하고 이해하는 것이 중요합니다.