머신 러닝은 데이터로부터 학습하여 예측이나 결정을 자동으로 개선하는 알고리즘과 기술의 집합입니다. 이 과정에서는 데이터를 분석하고, 모델을 구축하여 미래의 결과나 추세를 예측합니다. 오늘은 이렇게 중요한 머신 러닝의 세계에 첫발을 딛는 여정에 있어, 가장 널리 사용되는 라이브러리 중 하나인 Scikit-learn을 이용해 예측 모델을 만드는 기초적인 방법에 대해 알아보겠습니다.
Scikit-learn 소개
Scikit-learn은 Python 프로그래밍 언어로 작성된, 무료 소프트웨어 머신 러닝 라이브러리입니다. 간단한 및 효율적인 도구로 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 가능하게 하며, 누구나 사용할 수 있는 오픈 소스입니다. 이 라이브러리는 다양한 머신 러닝 알고리즘을 제공하며, 이를 통해 분류, 회귀, 군집화 등의 다양한 머신 러닝 작업을 수행할 수 있습니다.
예측 모델 만들기 시작하기
예측 모델을 만들기 위해서는 먼저 데이터가 필요합니다. 데이터는 모델이 학습하는 데 사용되며, 이 데이터로부터 패턴을 학습하고 예측을 수행합니다. 예를 들어, 집의 크기, 위치, 방의 수와 같은 특성(Feature)을 바탕으로 집값을 예측하는 모델을 만들 수 있습니다.
1단계: 데이터 준비
데이터를 준비하는 과정에서는 데이터를 탐색하고, 필요한 데이터 전처리 작업을 수행합니다. 데이터 전처리에는 누락된 값 처리, 범주형 데이터 인코딩, 특성 스케일링 등이 포함됩니다.
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 보스턴 주택 데이터셋 로드
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
# 데이터를 학습 세트와 테스트 세트로 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 특성 스케일링
scaler = StandardScaler().fit(X_train)
X_train_scaled = scaler.transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
2단계: 모델 선택 및 훈련
Scikit-learn에서는 다양한 머신 러닝 모델을 제공합니다. 여기서는 예제로 선형 회귀 모델을 선택하여 사용해 보겠습니다.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 선형 회귀 모델 생성 및 훈련
model = LinearRegression()
model.fit(X_train_scaled, y_train)
# 모델 평가
y_pred = model.predict(X_test_scaled)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'Mean Squared Error: {mse}')
3단계: 모델 평가 및 개선
모델을 훈련시킨 후에는 테스트 데이터를 사용하여 모델을 평가합니다. 모델의 성능을 평가하는 데는 여러 지표가 사용될 수 있으며, 이 경우에는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)를 사용했습니다. 성능이 만족스럽지 않다면 모델을 조정하거나 다른 알고리즘을 시도할 수 있습니다.
결론
Scikit-learn을 사용하여 기본적인 예측 모델을 만드는 과정을 소개했습니다. 머신 러닝은 방대한 분야이며, 이 글은 그 첫걸음에 불과합니다. 여러분이 이 길을 걷기 시작하면서, 데이터를 이해하고, 문제를 해결하는 데 있어 더 많은 기술과 지식을 쌓아가게 될 것입니다.
