Scikit-Learn을 사용한 Python의 기계 학습: 초보자 가이드

Python을 사용한 머신러닝을 배우고 싶으십니까? Scikit-Learn 라이브러리보다 더 이상 찾아보실 필요가 없습니다! 이 인기 있는 Python 라이브러리는 효율적인 데이터 마이닝, 분석 및 모델 구축을 위해 설계되었습니다. 이 가이드에서는 Scikit-Learn의 기본 사항과 이를 기계 학습 프로젝트에 사용하는 방법을 소개합니다.

Scikit-Learn이란 무엇인가요?
Scikit-Learn은 데이터 마이닝 및 분석을 위한 강력하고 사용하기 쉬운 도구입니다. NumPy, SciPy 및 Matplotlib와 같은 다른 인기 있는 라이브러리 위에 구축되었습니다. 오픈 소스이며 상업적으로 사용 가능한 BSD 라이센스가 있어 누구나 사용할 수 있습니다.

Scikit-Learn으로 무엇을 할 수 있나요?
Scikit-Learn은 기계 학습의 세 가지 주요 작업에 널리 사용됩니다.

1. 분류
분류에는 개체가 속한 범주를 식별하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 이메일이 스팸인지 아닌지 예측합니다.

2. 회귀
회귀는 관련 독립 변수를 기반으로 연속 변수를 예측하는 프로세스입니다. 예를 들어, 과거 주가를 사용하여 미래 가격을 예측합니다.

3. 클러스터링
클러스터링에는 유사한 개체를 자동으로 다른 클러스터로 그룹화하는 작업이 포함됩니다. 예를 들어 구매 패턴에 따라 고객을 분류합니다.

Scikit-Learn을 어떻게 설치하나요?
Windows 운영 체제를 사용하는 경우 Scikit-Learn 설치에 대한 단계별 가이드는 다음과 같습니다.

1. https://www.python.org/downloads/에서 Python을 다운로드하여 설치하세요. cmd를 검색하여 터미널을 열고 python --version을 입력하여 설치된 버전을 확인하세요.

2. https://sourceforge.net/projects/numpy/files/NumPy/1.10.2/에서 설치 프로그램을 다운로드하여 NumPy를 설치합니다.

3. SciPy: Python용 과학 라이브러리에서 SciPy 설치 프로그램을 다운로드하세요. SourceForge.net에서 /scipy/0.16.1을 찾아보세요.

4. 명령줄 터미널에 python get_pip.py를 입력하여 Pip을 설치합니다.

5. 마지막으로 명령줄에 pip install scikit-learn을 입력하여 scikit-learn을 설치합니다.

Scikit 데이터세트란 무엇인가요?
Scikit 데이터 세트는 사용자가 모델을 연습하고 테스트할 수 있도록 라이브러리에서 제공하는 내장 데이터 세트입니다. https://scikit-learn.org/stable/datasets/index.html에서 이러한 데이터 세트의 이름을 찾을 수 있습니다. 이 가이드에서는 Kaggle에서도 다운로드할 수 있는 와인 품질-레드 데이터 세트를 사용합니다.

데이터 세트 및 모듈 가져오기
Scikit-Learn을 사용하려면 먼저 필요한 모듈과 데이터 세트를 가져와야 합니다.

pandas 모듈을 가져오고 read_csv() 메서드를 사용하여 .csv 파일을 읽고 이를 pandas DataFrame으로 변환합니다.

우리가 사용할 모듈은 다음과 같습니다.

• 대수 및 수치 계산을 위한 NumPy
• 데이터 프레임 작업을 위한 팬더
• 다른 모델 중에서 선택하는 model_selection 모듈
• 데이터 확장 및 변환을 위한 전처리 모듈
• 데이터 세트의 성능 지표를 비교하는 RandomForestRegressor

훈련 세트 및 테스트 세트
모델 성능을 추정하려면 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할하는 것이 중요합니다. 훈련 세트는 알고리즘을 구축하고 테스트하는 데 사용되는 반면, 테스트 세트는 예측의 정확성을 평가하는 데 사용됩니다.

데이터를 분할하려면 Scikit-Learn에서 제공하는 train_test_split() 함수를 사용하겠습니다.

데이터 전처리
데이터 전처리는 모델의 품질을 향상시키는 초기이자 가장 중요한 단계입니다. 여기에는 머신러닝 모델에 사용하기에 적합한 데이터를 만드는 작업이 포함됩니다.

일반적인 전처리 기술 중 하나는 기계 학습 모델을 적용하기 전에 입력 데이터 특성의 범위를 표준화하는 표준화입니다. 이를 위해 Scikit-Learn에서 제공하는 Transformer API를 사용할 수 있습니다.

초매개변수 및 교차 검증 이해
초매개변수는 복잡성, 학습률 등 더 높은 수준의 개념으로, 데이터에서 직접 학습할 수 없으며 사전 정의가 필요합니다.

모델의 일반화 성능을 평가하고 과적합을 방지하기 위해 교차 검증은 중요한 평가 기술입니다. 여기에는 데이터 세트를 동일한 양의 N개의 무작위 부분으로 나누는 작업이 포함됩니다.

모델 성과 평가
모델을 훈련하고 테스트한 후에는 다양한 측정항목을 사용하여 성능을 평가할 차례입니다. 이를 위해 r2_score 및 평균 제곱_오류 등 필요한 측정항목을 가져옵니다.

r2_score 함수는 독립변수에 대한 종속변수의 분산을 계산하는 반면,mean_squared_error는 오류 제곱의 평균을 계산합니다. 성능이 충분한지 판단하려면 모델의 목표를 염두에 두는 것이 중요합니다.

나중에 사용할 수 있도록 모델을 저장하는 것을 잊지 마세요!

결론적으로 Python에서 기계 학습을 위해 Scikit-Learn을 사용하는 기본 사항을 다루었습니다. 이 가이드에 설명된 단계를 따르면 자신의 데이터 마이닝 및 분석 프로젝트를 위해 Scikit-Learn을 탐색하고 사용할 수 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스와 다양한 기능을 갖춘 Scikit-Learn은 초보자와 숙련된 데이터 과학자 모두를 위한 강력한 도구입니다.

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위 내용은 Scikit-Learn을 사용한 Python의 기계 학습: 초보자 가이드의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!