Python 서버 프로그래밍: Scikit-learn을 사용한 기계 학습

Python 서버 프로그래밍: Scikit-learn을 사용한 기계 학습

과거 네트워크 애플리케이션에서 개발자는 주로 서비스 제공을 위해 효과적인 서버 측 코드를 작성하는 방법에 집중해야 했습니다. 그러나 머신러닝이 부상하면서 더욱 지능적이고 개인화된 서비스를 달성하기 위해 데이터 처리 및 분석이 필요한 애플리케이션이 점점 더 많아지고 있습니다. 이 기사에서는 기계 학습을 위해 Python 서버 측에서 Scikit-learn 라이브러리를 사용하는 방법을 소개합니다.

Scikit-learn이란 무엇인가요?

Scikit-learn은 Python 프로그래밍 언어를 기반으로 하는 오픈 소스 기계 학습 라이브러리입니다. 여기에는 분류, 클러스터링, 분석 등 일반적인 기계 학습을 처리하기 위한 수많은 기계 학습 알고리즘과 도구가 포함되어 있습니다. 회귀. Scikit-learn은 또한 개발자가 데이터를 더 잘 이해하고 분석하는 데 도움이 되는 시각화 도구뿐만 아니라 풍부한 모델 평가 및 최적화 도구도 제공합니다.

서버 측에서 Scikit-learn을 사용하는 방법

서버 측에서 Scikit-learn을 사용하려면 먼저 사용되는 Python 버전과 Scikit-learn 버전이 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다. Scikit-learn은 일반적으로 최신 버전의 Python 2 및 Python 3에 필요합니다. Scikit-learn은 pip를 통해 설치할 수 있습니다. 설치 명령은 다음과 같습니다.

pip install scikit-learn

설치가 완료되면 다음 단계를 통해 Python 서버에서 기계 학습에 Scikit-learn을 사용할 수 있습니다.

1. Scikit-learn 라이브러리 가져오기 및 사용할 모델

Python에서는 import 문을 사용하여 Scikit-learn 라이브러리를 가져올 수 있고 from 문을 통해 사용해야 하는 기계 학습 모델을 가져올 수 있습니다. 예:

import sklearn
from sklearn.linear_model import LinearRegression

2. Load the data set

머신러닝을 하기 전에, 데이터세트를 서버 측에 로드해야 합니다. Scikit-learn은 CSV, JSON 및 SQL 데이터 형식을 포함한 다양한 데이터 세트 가져오기를 지원하며 해당 도구 라이브러리 및 함수를 사용하여 데이터 세트를 Python으로 로드할 수 있습니다. 예를 들어, .csv 파일은 pandas 라이브러리를 사용하여 Python으로 쉽게 읽을 수 있습니다.

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')

3. 데이터세트 분할

데이터세트를 로드한 후 기계 학습 훈련을 위한 훈련 세트와 테스트 세트로 분할해야 합니다. 모델과 테스트. Scikit-learn은 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누는 데 도움이 되는 train_test_split 함수를 제공합니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

그 중 train_test_split 함수는 주어진 비율에 따라 데이터 세트를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할합니다. test_size 매개변수는 테스트 세트의 크기를 지정하고, random_state 매개변수는 데이터 세트를 나눌 때 난수 시드를 지정합니다.

4. 모델 학습

데이터 세트를 학습 세트와 테스트 세트로 나눈 후 Fit 기능을 통해 머신러닝 모델을 학습시킬 수 있습니다.

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

그 중에서 선형 회귀 모델을 선택하고 Fit 함수를 사용하여 훈련했습니다. X_train과 y_train은 각각 훈련 세트의 특징 행렬과 목표 값입니다.

5. 모델 평가

모델 학습을 완료한 후에는 모델을 평가하여 성능과 정확성을 확인해야 합니다. Scikit-learn에서는 점수 함수를 사용하여 모델을 평가할 수 있습니다.

model.score(X_test, y_test)

여기서 X_test와 y_test는 각각 테스트 세트의 기능 매트릭스와 목표 값입니다.

요약

Python 서버 측에서 기계 학습에 Scikit-learn을 사용하는 것은 매우 편리하고 효율적입니다. Scikit-learn은 개발자가 데이터를 더 효과적으로 처리 및 분석하고 보다 지능적이고 개인화된 서비스를 달성하는 데 도움이 되는 수많은 기계 학습 알고리즘과 도구를 제공합니다. 위의 단계를 통해 Scikit-learn을 Python 서버 측에 쉽게 통합하고 기계 학습에 사용할 수 있습니다.

위 내용은 Python 서버 프로그래밍: Scikit-learn을 사용한 기계 학습의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!