파이썬 머신러닝 마스터하기: 판다스를 활용한 데이터 분석부터 모델 구축까지
데이터는 21세기의 원유라고 불립니다. 그 어느 때보다 데이터가 중요해진 오늘날, 데이터를 분석하고 활용하는 능력은 개인과 기업 모두에게 필수적인 요소가 되었습니다. 특히 파이썬은 머신러닝, 데이터 분석, 인공지능 분야에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나로, 강력한 라이브러리와 풍부한 기능을 제공하여 데이터 과학자와 개발자들에게 막강한 도구를 제공합니다.
1, 파이썬 머신러닝: 데이터 과학의 핵심
파이썬은 머신러닝에 필요한 다양한 라이브러리를 제공하여 데이터 과학자들이 복잡한 문제를 해결하고 새로운 통찰력을 발견할 수 있도록 지원합니다.
– 데이터 처리 및 분석: 판다스, NumPy, SciPy와 같은 라이브러리는 데이터 수집, 정리, 변환, 분석을 위한 강력한 도구를 제공합니다.
– 머신러닝 모델 구축: 사이킷런, TensorFlow, PyTorch와 같은 라이브러리는 다양한 머신러닝 알고리즘을 제공하여 분류, 회귀, 군집화, 차원 축소, 강화 학습 등의 작업을 수행할 수 있습니다.
– 시각화: Matplotlib, Seaborn, Plotly와 같은 라이브러리는 데이터 시각화를 통해 분석 결과를 효과적으로 전달하고 패턴을 쉽게 파악할 수 있도록 도와줍니다.
2, 판다스: 데이터 분석의 필수 도구
판다스는 파이썬에서 가장 인기 있는 데이터 분석 라이브러리 중 하나로, 데이터를 효율적으로 처리하고 분석할 수 있도록 설계되었습니다. 데이터프레임이라는 강력한 자료 구조를 제공하여 데이터를 행과 열로 구성된 표 형태로 표현하고 다양한 연산을 수행할 수 있습니다.
2.
1, 판다스 기초: 데이터 로딩 및 조작
판다스를 사용하여 CSV, Excel, JSON 등 다양한 형식의 데이터를 로딩하고 기본적인 데이터 조작 작업을 수행할 수 있습니다.
python
import pandas as pd
CSV 파일 로딩
data = pd.read_csv(“data.csv”)
데이터프레임 보기
print(data.head())
열 선택
print(data[“컬럼명”])
행 선택
print(data.iloc[0])
데이터 필터링
filtered_data = data[data[“컬럼명”] > 10]
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2, 판다스 고급: 데이터 분석 및 전처리
판다스는 데이터 정리, 변환, 요약, 그룹화, 결합 등 데이터 분석 및 전처리에 필요한 다양한 기능을 제공합니다.
– 데이터 정리: 결측값 처리, 중복값 제거, 데이터 타입 변환
python
결측값 처리
data.fillna(0, inplace=True)
중복값 제거
data.drop_duplicates(inplace=True)
데이터 타입 변환
data[“컬럼명”] = data[“컬럼명”].astype(float)
– 데이터 변환: 데이터 스케일링, 원-핫 인코딩, 피처 엔지니어링
python
스케일링
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaleddata = scaler.fittransform(data)
원-핫 인코딩
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder()
encodeddata = encoder.fittransform(data)
피처 엔지니어링
data[“새로운_피처”] = data[“컬럼1”] * data[“컬럼2”]
2.
3, 판다스 시각화: 데이터 이해를 위한 시각적 표현
판다스는 Matplotlib 라이브러리와 통합하여 다양한 그래프를 그릴 수 있으며, 데이터를 시각적으로 표현하여 패턴을 쉽게 파악할 수 있습니다.
python
import matplotlib.pyplot as plt
히스토그램
plt.hist(data[“컬럼명”])
plt.show()
산점도
plt.scatter(data[“컬럼1”], data[“컬럼2”])
plt.show()
박스플롯
plt.boxplot(data[“컬럼명”])
plt.show()
3, 파이썬 머신러닝 모델 구축: 판다스 데이터를 활용하여 예측 모델 만들기
판다스로 전처리된 데이터를 기반으로 사이킷런, TensorFlow, PyTorch와 같은 머신러닝 라이브러리를 사용하여 다양한 예측 모델을 만들 수 있습니다.
3.
1, 사이킷런: 머신러닝 기초
사이킷런은 파이썬에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 라이브러리 중 하나로, 다양한 알고리즘을 제공하고 간편한 인터페이스를 통해 모델을 쉽게 구축할 수 있습니다.
– 분류 모델: 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트 등
– 회귀 모델: 선형 회귀, 다중 선형 회귀, 릿지 회귀, 라쏘 회귀 등
– 군집화 모델: K-평균 군집화, DBSCAN, 계층적 군집화 등
– 차원 축소: 주성분 분석, 선형 판별 분석, t-SNE 등
python
from sklearn.modelselection import traintestsplit
from sklearn.linearmodel import LogisticRegression
데이터 분할
Xtrain, Xtest, ytrain, ytest = traintestsplit(data.drop(“타겟변수”, axis=1), data[“타겟변수”], test_size=0.2)
모델 생성 및 학습
model = LogisticRegression()
model.fit(Xtrain, ytrain)
예측
ypred = model.predict(Xtest)
3.
2, TensorFlow: 딥러닝 모델 구축
TensorFlow는 구글에서 개발한 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 딥러닝 모델을 구축하고 학습하는 데 특화되어 있습니다.
– 텐서: 멀티차원 배열을 나타내는 데이터 구조
– 계산 그래프: 텐서 연산을 표현하는 그래프
– 자동 미분: 학습 과정에서 손실 함수의 미분을 자동으로 계산
python
import tensorflow as tf
모델 정의
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Dense(128, activation=’relu’, inputshape=(Xtrain.shape[1],)),
tf.keras.layers.Dense(10, activation=’softmax’)
])
모델 컴파일
model.compile(optimizer=’adam’,
loss=’sparsecategoricalcrossentropy’,
metrics=[‘accuracy’])
모델 학습
model.fit(Xtrain, ytrain, epochs=10)
모델 평가
loss, accuracy = model.evaluate(Xtest, ytest)
3.
3, PyTorch: 유연하고 강력한 딥러닝 프레임워크
PyTorch는 Facebook에서 개발한 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 딥러닝 모델 구축 및 연구에 널리 사용됩니다.
– 텐서: NumPy와 유사한 데이터 구조
– 자동 미분: 학습 과정에서 손실 함수의 미분을 자동으로 계산
– 모듈: 모델 구성 요소를 정의하고 재사용
python
import torch
import torch.nn as nn
모델 정의
class Net(nn.Module):
def init(self, inputsize, outputsize):
super(Net, self).init()
self.fc1 = nn.Linear(inputsize, 128)
self.fc2 = nn.Linear(128, outputsize)
def forward(self, x):
x = torch