사이킷런을 활용한 지도 학습: 분류와 회귀 알고리즘 완벽 가이드

사이킷런 지도학습

사이킷런을 활용한 지도 학습: 분류와 회귀 알고리즘 완벽 가이드

머신러닝 세계에 발을 들여놓으셨나요? 그렇다면 파이썬의 강력한 머신러닝 라이브러리인 사이킷런(Scikit-learn)을 만나보셔야 합니다! 이 가이드에서는 사이킷런을 사용하여 지도 학습의 두 가지 주요 유형인 분류와 회귀를 어떻게 구현하는지 자세히 알아보겠습니다. 쉽고 재미있게 설명해드릴 테니, 걱정하지 마세요!

1, 지도 학습이란 무엇일까요?

지도 학습은 머신러닝의 한 유형으로, 알고리즘이 입력 데이터와 그에 해당하는 정답 레이블(정답이 미리 주어져 있음)을 통해 학습하는 것을 말합니다. 마치 선생님이 학생에게 문제와 정답을 제시하며 가르치는 것과 같다고 생각하시면 이해하기 쉬울 거예요. 이렇게 학습된 알고리즘은 새로운 데이터에 대해 예측을 수행할 수 있습니다.

2, 분류 알고리즘: 세상을 분류해보자!

분류 알고리즘은 입력 데이터를 미리 정해진 여러 개의 카테고리(클래스) 중 하나로 분류하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지, 고객이 특정 상품을 구매할 확률은 얼마나 되는지 등을 예측하는 데 활용됩니다. 사이킷런에서는 다양한 분류 알고리즘을 제공하며, 그중 몇 가지를 살펴볼게요.

2.1 로지스틱 회귀(Logistic Regression)

로지스틱 회귀는 이진 분류(두 개의 클래스만 존재)에 주로 사용되지만, 다중 클래스 분류에도 적용 가능합니다. 단순하지만 효과적이며, 특히 데이터가 선형적으로 분리될 때 좋은 성능을 보입니다.

python from sklearn.linearmodel import LogisticRegression from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.metrics import accuracy_score

데이터 준비 (예시)

X = [[1, 2], [2, 1], [3, 3], [4, 2]] y = [0, 0, 1, 1]

데이터 분할

Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, test_size=0.25)

모델 생성 및 학습

model = LogisticRegression() model.fit(Xtrain, ytrain)

예측 및 평가

ypred = model.predict(Xtest) accuracy = accuracyscore(ytest, y_pred) print(f"정확도: {accuracy}")

2.2 서포트 벡터 머신(SVM)

SVM은 데이터를 최적의 초평면으로 분류하는 알고리즘입니다. 고차원 데이터에도 효과적이며, 복잡한 패턴을 잘 학습합니다. 하지만 데이터의 크기가 매우 클 경우 성능이 저하될 수 있습니다.

2.3 결정 트리(Decision Tree)

결정 트리는 데이터를 계층적인 구조로 분류하는 알고리즘입니다. 이해하기 쉽고 해석이 용이하지만, 과적합(overfitting) 문제가 발생할 수 있습니다.

2.4 랜덤 포레스트(Random Forest)

랜덤 포레스트는 여러 개의 결정 트리를 결합하여 예측 정확도를 높이는 알고리즘입니다. 과적합 문제를 완화하고, 높은 예측 성능을 보입니다. 많은 데이터셋에서 우수한 성능을 보이는 훌륭한 알고리즘이죠!

3, 회귀 알고리즘: 세상의 연관성을 찾아보자!

회귀 알고리즘은 입력 데이터와 연속적인 출력 값 사이의 관계를 모델링합니다. 예를 들어, 집의 크기와 가격 사이의 관계, 광고비와 매출 사이의 관계 등을 예측하는 데 사용됩니다.

3.1 선형 회귀(Linear Regression)

선형 회귀는 입력 변수와 출력 변수 사이의 선형 관계를 모델링하는 가장 기본적인 회귀 알고리즘입니다. 단순하고 해석이 용이하지만, 데이터가 선형 관계를 따르지 않을 경우 성능이 저하됩니다.

python from sklearn.linearmodel import LinearRegression from sklearn.modelselection import traintestsplit from sklearn.metrics import meansquarederror

데이터 준비 (예시)

X = [[1], [2], [3], [4]] y = [2, 4, 5, 4]

데이터 분할

Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(X, y, test_size=0.25)

모델 생성 및 학습

model = LinearRegression() model.fit(Xtrain, ytrain)

예측 및 평가

ypred = model.predict(Xtest) mse = meansquarederror(ytest, ypred) print(f"평균 제곱 오차: {mse}")

3.2 서포트 벡터 회귀(SVR)

SVM의 회귀 버전으로, 비선형 관계를 모델링하는 데에도 효과적입니다. 다양한 커널 함수를 사용하여 복잡한 관계를 표현할 수 있습니다.

3.3 결정 트리 회귀(Decision Tree Regression)

결정 트리의 회귀 버전으로, 입력 데이터를 여러 구간으로 나누어 각 구간에 대해 예측 값을 제공합니다.

3.4 랜덤 포레스트 회귀(Random Forest Regression)

랜덤 포레스트의 회귀 버전으로, 여러 개의 결정 트리 회귀 모델을 결합하여 예측 정확도를 높입니다.

4, 사이킷런 알고리즘 비교

다양한 알고리즘을 살펴보았으니, 이제 간단하게 비교해보겠습니다. 어떤 알고리즘을 선택해야 할지는 데이터의 특성과 문제 유형에 따라 달라집니다.

알고리즘	분류/회귀	장점	단점
로지스틱 회귀	분류	단순, 해석 용이	선형 관계 가정
SVM	분류, 회귀	고차원 데이터에 강함	계산량이 클 수 있음
결정 트리	분류, 회귀	해석 용이	과적합 가능성 높음
랜덤 포레스트	분류, 회귀	높은 정확도, 과적합 방지	해석이 다소 어려움
선형 회귀	회귀	단순, 해석 용이	선형 관계 가정

5, 모델 평가와 선택

모델의 성능을 평가하기 위해서는 적절한 지표를 사용해야 합니다. 분류 문제에서는 정확도, 정밀도, 재현율 등을, 회귀 문제에서는 MSE(평균 제곱 오차), RMSE(제곱근 평균 제곱 오차), R-squared 등을 사용합니다. 데이터의 특성과 문제의 목표에 맞는 지표를 선택하는 것이 매우 중요합니다. 다양한 평가 지표를 통해 최적의 모델을 선택해야 하며, 보통 교차 검증(cross-validation) 기법을 활용하여 모델의 일반