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Scikit-Learn: 머신러닝에서 필수적인 라이브러리

Rajiv Chandra
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Rajiv Chandra

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오늘날 데이터 중심의 세상에서 머신러닝은 점점 더 인기를 얻고 있습니다. 머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 학습할 수 있게 해주는 강력한 기술입니다. 머신러닝 알고리즘은 데이터에서 패턴을 식별하고 의사 결정에 활용할 수 있는 예측을 생성할 수 있습니다.

머신러닝 알고리즘을 실행하기 위해서는 데이터 모델링과 분석을 위한 다양한 도구와 기법을 제공하는 라이브러리가 필요합니다. 파이썬을 사용한 머신러닝에서 가장 인기 있는 라이브러리 중 하나는 Scikit-Learn입니다.

이 글에서는 Scikit-Learn이 무엇인지, 머신러닝에서 어떻게 사용할 수 있는지, 이 라이브러리의 장점을 살펴볼 것입니다.

Scikit-Learn이란?

Scikit-Learn은 파이썬에서 사용되는 오픈 소스 머신러닝 라이브러리입니다. NumPy, SciPy, Matplotlib 라이브러리 위에 구축되는데, 이들 라이브러리는 파이썬에서 수치 계산과 과학 계산을 위한 인기 있는 도구입니다.

Scikit-Learn은 분류, 회귀, 군집화 및 차원 축소 알고리즘과 같은 머신러닝에 필수적인 다양한 도구를 제공합니다. 또한 데이터 정규화, 스케일링 및 인코딩을 위한 다양한 전처리 도구를 포함하고 있습니다.

Scikit-Learn은 머신러닝 모델을 구축하기 위해 간단하고 효율적으로 설계되었습니다. 일관된 사용하기 쉬운 API를 사용하여 초보자와 경험이 많은 머신러닝 전문가 모두에게 인기가 있습니다.

Scikit learn vs sklearn

Scikit-learn과 Sklearn은 데이터 과학자와 머신러닝 전문가들에게 널리 사용되는 두 가지 인기있는 머신러닝 프레임워크입니다. 이 둘의 주요 차이점은 Scikit-Learn이 패키지의 원래 이름인 반면, Sklearn은 사용자들 사이에서 일반적으로 사용되는 약어 이름이라는 것입니다.

Scikit-Learn은 회귀, 분류, 군집화 및 차원 축소와 같은 다양한 작업을 수행할 수 있는 오픈 소스 머신러닝 라이브러리입니다. 데이터 분석 및 시각화에 필수적인 다른 널리 사용되는 파이썬 라이브러리인 NumPy, SciPy 및 Matplotlib 위에 구축되었습니다. Scikit-Learn은 사용하기 쉽도록 설계되어 있으며, 성능과 확장성을 위해 최적화된 코드로 구현되어 있습니다.

반면, Sklearn은 데이터 과학자들이 일반적으로 사용하는 줄임말입니다. Scikit-Learn과 동일한 패키지이지만 Sklearn은 타이핑을 더 쉽게 하기 위해 붙인 이름입니다. 이 두 패키지는 함수, 문서 및 지원을 포함하여 모든 면에서 동일합니다.

파이썬 판다스 데이터프레임에서 빠르게 데이터 시각화를 생성하기 위한 No Code 데이터 시각화 라이브러리를 살펴보세요.

PyGWalker는 시각화를 위한 파이썬 라이브러리입니다. PyGWalker (opens in a new tab)를 사용하면 Jupyter Notebook의 데이터 분석 및 데이터 시각화 작업을 간단히 할 수 있습니다. 단 몇 줄의 코드로 파이썬 판다스 데이터프레임 (및 polars dataframe)을 tableau-alternative 사용자 인터페이스로 변환하여 시각적 탐색을 할 수 있습니다.

PyGWalker Data visualization (opens in a new tab)

Scikit-Learn을 사용한 머신러닝

Scikit-Learn은 분류, 회귀, 군집화, 차원 축소 등 다양한 머신러닝 작업에 사용될 수 있습니다.

  • 분류: Scikit-Learn은 로지스틱 회귀, 결정 트리 및 서포트 벡터 머신과 같은 인기있는 분류 알고리즘을 제공합니다.
  • 회귀: Scikit-Learn은 선형 회귀 및 릿지 회귀를 비롯한 다양한 회귀 알고리즘을 제공합니다.
  • 군집화: Scikit-Learn은 데이터 포인트를 그룹화하는 데 사용되는 k-평균 군집화 및 계층적 군집화와 같은 다양한 군집화 알고리즘을 제공합니다.
  • 차원 축소: Scikit-Learn은 주성분 분석 (PCA) 및 t-분산 확률적 이웃 내재화 (t-SNE)와 같은 고차원 데이터의 차원 축소 기법을 제공합니다.
  • 전처리: Scikit-Learn은 데이터 정규화, 스케일링 및 인코딩을 위한 다양한 전처리 도구를 제공합니다.

Scikit-Learn을 머신러닝에 활용하기 위해서는 해당 라이브러리에서 필요한 모듈을 먼저 가져와야 합니다. 아래는 Scikit-Learn을 가져와 Iris 데이터셋을 불러오는 간단한 예시입니다:

import sklearn
from sklearn.datasets import load_iris
 
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```위의 예제는 분류 작업에 주로 사용되는 인기 있는 데이터 세트인 Iris 데이터 세트를 로드하는 것을 보여줍니다. 그런 다음 입력 속성을 `X`에 할당하고 출력 클래스 레이블을 `y`에 할당합니다.
 
## Scikit-Learn이 제공하는 알고리즘 유형은 무엇인가요?
 
Scikit-Learn은 머신 러닝을 위한 다양한 알고리즘을 제공합니다. 이 중에서도 가장 인기 있는 알고리즘은 다음과 같습니다.
 
### 로지스틱 회귀
 
로지스틱 회귀는 분류 작업에 널리 사용되는 알고리즘입니다. 하나 이상의 예측 변수에 기초하여 이진 또는 다중 클래스 응답 변수의 확률을 추정합니다.
 
다음은 Scikit-Learn에서 로지스틱 회귀 모델을 적합하는 방법의 예입니다.
 
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
 
clf = LogisticRegression(random_state=0).fit(X, y)

서포트 벡터 머신(SVM)

서포트 벡터 머신은 분류, 회귀 및 이상치 감지에 사용되는 일련의 지도 학습 방법입니다. SVM은 고차원 공간에서 효과적이며 메모리 효율적입니다.

다음은 Scikit-Learn에서 SVM 모델을 적합하는 방법의 예입니다.

from sklearn.svm import SVC
 
clf = SVC(kernel='linear', C=1, random_state=0)
clf.fit(X, y)

결정 트리

결정 트리는 분류 및 회귀 작업에 널리 사용되는 알고리즘입니다. 결정과 가능한 결과의 모델을 나타내는 트리 모양 모델을 만듭니다.

다음은 Scikit-Learn에서 결정 트리 모델을 적합하는 방법의 예입니다.

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
 
clf = DecisionTreeClassifier().fit(X, y)

머신 러닝에 Scikit-Learn 사용의 장점

Scikit-Learn은 머신 러닝 모델을 구축하는 인기 있는 선택의 이유가 되는 여러 가지 장점이 있습니다.

  • 오픈 소스: Scikit-Learn은 무료로 사용할 수 있는 오픈 소스 소프트웨어입니다.
  • 간결성: Scikit-Learn은 간단하고 사용하기 쉽게 설계되었습니다. 서로 다른 알고리즘 간에 전환하기 쉬운 일관된 API가 있습니다.
  • 효율성: Scikit-Learn은 성능과 효율성을 위해 구축되었습니다. 대규모 데이터 세트에 최적화되어 있으며 멀티코어 CPU 및 GPU의 이점을 활용할 수 있습니다.
  • 인기: Scikit-Learn은 학계 및 산업 분야에서 활발하게 사용되기 때문에 활발한 커뮤니티와 많은 자원이 제공됩니다.

결론

이 문서에서는 Scikit-Learn이 무엇인지, 어떻게 머신 러닝에 사용되는지 및 이 라이브러리를 사용하는 장점에 대해 탐색했습니다. Scikit-Learn은 분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 축소 알고리즘을 비롯한 다양한 도구와 기술을 제공합니다. 간단하고 효율적으로 설계되어 있어 머신 러닝 모델을 구축하는 인기 있는 선택 중 하나입니다.

Scikit-Learn에 대한 자세한 내용을 알아보려면 튜토리얼, 문서 및 샘플 코드를 비롯한 다양한 온라인 자원이 많이 제공됩니다. Scikit-Learn을 사용하면 머신 러닝의 능력을 활용하여 예측 모델을 구축하고 데이터에서 통찰력을 찾을 수 있습니다.

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