고급 Python - 데이터 과학 및 기계 학습

데이터 과학 및 기계 학습 개요

데이터 과학은 다양한 형태의 데이터 분석을 통해 통찰력을 얻는 학문입니다. 여기에는 유용한 결론을 도출하기 위해 여러 소스에서 데이터를 수집하고, 데이터를 정리하고, 데이터를 분석하고, 데이터를 시각화하는 작업이 포함됩니다. 데이터 과학의 목적은 데이터를 유용한 정보로 변환하여 추세를 더 잘 이해하고 미래를 예측하며 더 나은 결정을 내리는 것입니다.

머신러닝은 알고리즘과 통계 모델을 사용하여 자동으로 데이터의 패턴을 학습하고 예측하는 데이터 과학의 한 분야입니다. 머신러닝의 목표는 이전에 볼 수 없었던 데이터를 기반으로 정확한 예측을 할 수 있는 모델을 구축하는 것입니다. 머신러닝에서는 훈련 세트 데이터를 이용하여 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누어 모델을 훈련시킨 후, 테스트 세트 데이터를 이용하여 모델의 정확도를 평가합니다.

공용 데이터 과학 라이브러리 사용

Python에는 데이터 과학 작업에 사용할 수 있는 인기 있는 라이브러리가 여러 개 있습니다. 이러한 라이브러리에는 NumPy, Pandas 및 Matplotlib가 포함됩니다.

NumPy는 수치 계산을 위한 Python 라이브러리입니다. 여기에는 대규모 데이터 세트를 저장하고 처리하는 데 사용할 수 있는 강력한 배열 개체가 포함되어 있습니다. NumPy의 함수는 벡터화된 작업을 빠르게 수행하여 코드 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Pandas는 구조화된 데이터를 조작하기 위한 데이터 구조와 기능을 제공하는 데이터 분석 라이브러리입니다. Pandas의 주요 데이터 구조는 Series와 DataFrame입니다. Series는 Python의 사전과 유사한 1차원 레이블이 지정된 배열이고, DataFrame은 SQL 테이블 또는 Excel 스프레드시트와 유사한 2차원 레이블이 지정된 데이터 구조입니다.

Matplotlib은 데이터 시각화를 위한 Python 라이브러리입니다. 선 그래프, 산점도, 히스토그램, 막대 그래프 등 다양한 유형의 차트를 만드는 데 사용할 수 있습니다.

다음은 이러한 라이브러리에 대한 몇 가지 샘플 코드입니다.

<code>import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt# 创建一个NumPy数组arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])# 创建一个Pandas Seriess = pd.Series([1, 3, 5, np.nan, 6, 8])# 创建一个Pandas DataFramedf = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})# 绘制一个简单的线图x = np.linspace(0, 10, 100)y = np.sin(x)plt.plot(x, y)plt.show()</code>

일반적인 기계 학습 라이브러리 사용

Python에는 기계 학습을 위한 많은 라이브러리가 있으며 그 중 가장 인기 있는 것은 Scikit-Learn입니다. Scikit-Learn은 다양한 분류, 회귀 및 클러스터링 알고리즘을 포함하는 사용하기 쉬운 Python 기계 학습 라이브러리입니다.

다음은 Scikit-Learn의 샘플 코드입니다.

<code>import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.linear_model import LogisticRegressionfrom sklearn.metrics import accuracy_score# 加载鸢尾花数据集iris = load_iris()# 将数据集划分为训练集和测试集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)# 创建逻辑回归模型并进行训练lr = LogisticRegression()lr.fit(X_train, y_train)# 对测试集进行预测并计算准确率y_pred = lr.predict(X_test)accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)# 输出准确率print('Accuracy:', accuracy)# 绘制鸢尾花数据集的散点图plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], c=y_train)plt.xlabel('Sepal length')plt.ylabel('Sepal width')plt.show()</code>

위 샘플 코드에서는 먼저 Scikit-Learn 라이브러리에서 붓꽃 데이터 세트를 로드하고 이를 훈련 세트와 테스트 세트 세트로 나눴습니다. 그런 다음 로지스틱 회귀 모델을 만들고 훈련 세트 데이터를 사용하여 훈련했습니다. 다음으로 테스트 세트에 대해 예측을 수행하고 모델의 정확도를 계산했습니다. 마지막으로 Matplotlib 라이브러리를 사용하여 붓꽃 ​​데이터세트의 산점도를 그렸습니다. 여기서 서로 다른 색상의 점은 서로 다른 범주를 나타냅니다.

데이터과학과 머신러닝의 기본 개념

데이터사이언스는 데이터 처리, 통계, 머신러닝, 데이터 시각화 등 다양한 분야를 포괄하는 종합 학문입니다. 데이터 과학의 핵심 임무는 사람들이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 것입니다.

머신러닝은 데이터 과학의 중요한 분야로, 컴퓨터가 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측할 수 있도록 하는 방법입니다. 머신러닝은 지도 학습, 비지도 학습, 준지도 학습의 세 가지 유형으로 나눌 수 있습니다.

지도 학습에서는 레이블이 지정된 훈련 데이터를 제공해야 합니다. 컴퓨터는 이러한 데이터를 통해 입력과 출력 간의 매핑 관계를 학습한 다음 학습된 모델을 사용하여 알려지지 않은 데이터를 예측합니다. 일반적인 지도 학습 알고리즘에는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, 지원 벡터 머신, 신경망 등이 포함됩니다.

비지도 학습에서는 레이블이 지정되지 않은 데이터만 제공되며 컴퓨터는 그 데이터의 패턴과 구조를 스스로 발견해야 합니다. 일반적인 비지도 학습 알고리즘에는 클러스터링, 차원 축소, 이상 탐지 등이 포함됩니다.

준지도 학습은 지도 학습과 비지도 학습의 중간 방식으로, 학습을 위해 레이블이 지정된 데이터를 사용할 뿐만 아니라 모델 최적화를 위해 레이블이 없는 데이터도 사용합니다.

일반적으로 사용되는 데이터 과학 라이브러리

Python에는 데이터 분석 및 기계 학습 모델링에 도움을 줄 수 있는 우수한 데이터 과학 라이브러리가 많이 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 라이브러리입니다.

• NumPy: 효율적인 다차원 배열 연산과 수학 함수를 제공하며 데이터 과학 및 기계 학습의 핵심 라이브러리 중 하나입니다.
• Pandas: 효율적인 데이터 처리 및 분석 도구를 제공하여 다양한 데이터 형식의 읽기 및 작업을 지원합니다.
• Matplotlib: 다양한 유형의 차트와 그래프를 그리는 데 사용할 수 있는 풍부한 데이터 시각화 도구를 제공합니다.
• Scikit-Learn: 데이터 전처리, 기능 엔지니어링, 모델 선택 및 평가 등에 사용할 수 있는 일반적인 기계 학습 알고리즘 및 도구를 제공합니다.

일반적으로 사용되는 기계 학습 알고리즘

다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 지도 학습 알고리즘을 소개합니다.

• 선형 회귀: 회귀 분석에 사용할 수 있는 입력과 출력 간의 선형 관계를 설정하는 데 사용됩니다.
• 로지스틱 회귀: 분류 및 확률 예측에 사용할 수 있는 입력과 출력 간의 비선형 관계를 설정하는 데 사용됩니다.
• 결정 트리: 분류 및 회귀는 이산 특성과 연속 특성을 모두 처리할 수 있는 트리 구조를 구축하여 수행됩니다.
• Random Forest: 의사결정 트리 기반의 앙상블 학습 방법으로, 과적합 위험을 줄이고 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
• 지원 벡터 머신: 분류 및 회귀를 위한 초평면을 구성하여 고차원 공간과 비선형 관계를 처리할 수 있습니다.
• 신경망: 생물학적 뉴런 간의 연결 관계를 시뮬레이션하고 복잡한 비선형 관계와 대규모 데이터를 처리할 수 있습니다.

다음은 일반적으로 사용되는 몇 가지 비지도 학습 알고리즘을 소개합니다.

• 클러스터링: 데이터 세트를 여러 개의 유사한 하위 세트로 나누며, 각 하위 세트는 데이터 유형을 나타냅니다.
• 차원성 감소: 고차원 데이터를 저차원 공간에 매핑하면 기능 수와 계산 복잡성을 줄일 수 있습니다.
• 이상 탐지: 데이터 세트에서 비정상적인 데이터 포인트를 식별하면 이상 및 데이터 품질 문제를 찾는 데 도움이 될 수 있습니다.

데이터 마이닝 및 기계 학습의 응용

데이터 마이닝 및 기계 학습은 다음과 같은 다양한 분야에서 널리 사용되었습니다.

• 금융 분야: 신용 평가, 위험 관리, 주식 예측 등에 사용됩니다. .
• 의료 및 건강 분야: 질병 진단, 약물 연구 및 개발, 건강 모니터링 등에 사용됩니다.
• 소매 및 전자상거래 분야: 사용자 행동 분석, 상품 추천, 마케팅 전략 등에 활용됩니다.
• 자연어 처리 분야: 텍스트 분류, 감정 분석, 음성 인식 등에 사용됩니다.

요컨대, 데이터 과학과 머신러닝은 오늘날 사회에서 가장 중요한 기술 중 하나입니다. 이를 통해 우리는 데이터에서 유용한 정보를 추출하고, 더 나은 결정을 내리며, 인류 사회의 발전과 진보를 촉진할 수 있습니다.

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