Scikit-learn Python 라이브러리

출처 : http://chatgptai.mobi 

ChatGPTAI

Scikit-learn(이전에는 scikits.learn이라고 함)은 인기 있는 Python용 오픈 소스 기계 학습 라이브러리입니다. NumPy, SciPy 및 Matplotlib 위에 구축되었으며 Python의 과학 컴퓨팅 및 데이터 시각화에 널리 사용되는 다른 라이브러리입니다. Scikit-learn은 데이터 마이닝 및 데이터 분석을 위한 간단하고 효율적인 도구를 제공하며 분류, 회귀, 클러스터링 및 차원 축소와 같은 다양한 기계 학습 작업에 널리 사용됩니다.

Scikit-learn에는 다음과 같은 다양한 기계 학습 알고리즘과 도구가 포함되어 있습니다.

• 분류, 회귀 및 앙상블 방법과 같은 지도 학습 알고리즘
• 클러스터링, 차원 축소, 밀도 추정과 같은 비지도 학습 알고리즘
• 모델 성능 평가를 위한 교차 검증, 그리드 검색 및 지표를 포함한 모델 선택 도구
• 스케일링, 정규화, 특징 선택을 포함한 전처리 및 특징 추출 도구
• 기능 추출, 토큰화 및 텍스트 분류 알고리즘을 포함하여 텍스트 데이터 작업을 위한 도구입니다.

전반적으로 Scikit-learn은 Python의 기계 학습을 위한 강력하고 다양한 라이브러리이며 학계, 산업 및 정부에서 널리 사용됩니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 유용한 알고리즘

Scikit-learn에는 기계 학습에 유용한 다양한 알고리즘이 포함되어 있습니다. 다음은 가장 일반적으로 사용되는 알고리즘 중 일부입니다.

1. 분류 알고리즘: Scikit-learn에는 로지스틱 회귀, 결정 트리, k-최근접 이웃 및 지원 벡터 머신과 같은 널리 사용되는 여러 분류 알고리즘이 포함되어 있습니다.
2. 회귀 알고리즘: Scikit-learn에는 선형 회귀, 릿지 회귀 및 Lasso 회귀와 같은 여러 회귀 알고리즘도 포함되어 있습니다.
3. 클러스터링 알고리즘: Scikit-learn에는 K-평균, 계층적 클러스터링 및 스펙트럼 클러스터링과 같은 다양한 클러스터링 알고리즘이 포함되어 있습니다.
4. 차원 감소 알고리즘: Scikit-learn은 주성분 분석(PCA), 특이값 분해(SVD) 및 t-분산 확률적 이웃 임베딩(t-SNE)과 같은 여러 차원 감소 알고리즘을 제공합니다.
5. 선형 회귀: 이것은 종속 변수와 하나 이상의 독립 변수 간의 관계를 모델링하는 데 널리 사용되는 알고리즘입니다.
6. 로지스틱 회귀: 이 알고리즘은 입력이 두 클래스 중 하나에 속할 확률을 예측하는 것이 목표인 이진 분류 문제에 사용됩니다.
7. 의사결정 트리: 이는 기능 값을 기반으로 데이터를 하위 집합으로 재귀적으로 분할하는 분류 및 회귀를 위한 간단한 알고리즘입니다.
8. 랜덤 포레스트: 성능을 향상시키고 과적합을 줄이기 위해 여러 결정 트리를 결합하는 앙상블 방법입니다.
9. SVM(Support Vector Machine): 이 알고리즘은 분류 및 회귀 문제에 사용되며 서로 다른 클래스를 최대로 분리하는 초평면을 찾습니다.
10. K-최근접 이웃(KNN): 훈련 데이터에서 가장 가까운 이웃 클래스에 새 데이터 포인트를 할당하는 간단한 알고리즘입니다.
11. K-평균: 클러스터링에 널리 사용되는 알고리즘으로 유사한 데이터 포인트를 클러스터로 그룹화하는 것이 목표입니다.
12. 주성분 분석(PCA): 이것은 가능한 한 많은 분산을 유지하는 데이터의 저차원 표현을 찾는 차원 감소를 위한 인기 있는 알고리즘입니다.
13. Naive Bayes: 베이즈 정리를 기반으로 하며 기능 간의 독립성을 가정하는 간단한 분류 알고리즘입니다.
14. 그래디언트 부스팅(Gradient Boosting): 여러 약한 학습자를 결합하여 강한 학습자를 만드는 앙상블 방법으로 회귀 및 분류 작업에 자주 사용됩니다.

전반적으로 Scikit-learn에는 위에 나열된 것 외에도 많은 다른 유용한 알고리즘이 포함되어 있으며 라이브러리는 기계 학습 작업을 위한 새롭고 개선된 알고리즘으로 지속적으로 업데이트되고 있습니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 유용한 도구

Scikit-learn에는 기계 학습 작업을 위한 다양한 도구가 포함되어 있습니다. 가장 일반적으로 사용되는 도구는 다음과 같습니다.

1. 모델 선택 및 평가: Scikit-learn에는 교차 유효성 검사, 그리드 검색 및 모델 성능 평가를 위한 다양한 메트릭과 같은 기계 학습 모델을 선택하고 평가하기 위한 여러 도구가 포함되어 있습니다.
2. 기능 선택: Scikit-learn에는 재귀적 기능 제거 및 분산 임계값을 포함하여 데이터 세트에서 가장 중요한 기능을 선택하는 여러 가지 방법이 포함되어 있습니다.
3. 전처리: Scikit-learn에는 스케일링, 정규화, 누락된 값의 대치와 같은 데이터 전처리를 위한 많은 도구가 포함되어 있습니다.
4. 파이프라인: Scikit-learn을 사용하면 여러 전처리 단계와 기계 학습 모델을 단일 파이프라인으로 결합하여 복잡한 기계 학습 시스템을 쉽게 교육하고 배포할 수 있습니다.
5. 지표: Scikit-learn에는 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 점수와 같은 기계 학습 모델의 성능을 평가하기 위한 다양한 지표가 포함되어 있습니다.
6. 텍스트 처리: Scikit-learn에는 토큰화, 형태소 분석 및 벡터화와 같은 텍스트 데이터 처리를 위한 많은 도구가 포함되어 있습니다.
7. 클러스터링: Scikit-learn에는 K-평균, 계층적 클러스터링 및 DBSCAN과 같은 여러 클러스터링 방법이 포함되어 있습니다.
8. 앙상블 방법: Scikit-learn에는 여러 머신 러닝 모델을 결합하여 성능을 향상시키는 랜덤 포레스트, AdaBoost 및 그래디언트 부스팅과 같은 여러 앙상블 방법이 포함되어 있습니다.
9. 신경망: Scikit-learn에는 분류 및 회귀 작업을 위한 다층 퍼셉트론(MLP) 신경망의 간단한 구현이 포함됩니다.

전반적으로 Scikit-learn에는 위에 나열된 것 외에도 많은 다른 유용한 도구가 포함되어 있으며 라이브러리는 기계 학습 작업을 위한 새롭고 개선된 도구로 지속적으로 업데이트되고 있습니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 유용한 메서드

Scikit-learn에는 기계 학습 작업에 유용한 다양한 방법이 포함되어 있습니다. 다음은 가장 일반적으로 사용되는 몇 가지 방법입니다.

1. fit(): 이 메서드는 주어진 데이터 세트에서 기계 학습 모델을 훈련하는 데 사용됩니다.
2. predict(): 이 메서드는 훈련된 기계 학습 모델을 사용하여 새 데이터를 예측하는 데 사용됩니다.
3. transform(): 이 메서드는 기능 선택 또는 차원 감소와 같은 새로운 형식으로 데이터를 변환하는 데 사용됩니다.
4. fit_transform(): 이 메서드는 fit() 및 transform() 메서드를 단일 단계로 결합하며 데이터 전처리에 자주 사용됩니다.
5. score(): 이 메서드는 정확도 또는 F1 점수와 같은 지정된 메트릭을 사용하여 주어진 데이터 세트에서 기계 학습 모델의 성능을 평가하는 데 사용됩니다.
6. get_params(): 이 메서드는 기계 학습 모델을 구성하는 데 사용되는 매개 변수를 반환합니다.
7. set_params(): 이 메서드는 기계 학습 모델을 구성하는 데 사용되는 매개 변수를 설정하는 데 사용됩니다.
8. split(): 이 방법은 종종 교차 검증에 사용하기 위해 데이터 세트를 교육 및 테스트 하위 집합으로 분할하는 데 사용됩니다.
9. GridSearchCV(): 이 메서드는 주어진 기계 학습 모델에 대해 지정된 범위의 하이퍼파라미터에 대해 그리드 검색을 수행하고 교차 검증을 기반으로 최상의 하이퍼파라미터 집합을 반환합니다.
10. Pipeline(): 이 방법은 여러 전처리 단계와 기계 학습 모델을 단일 파이프라인으로 결합하여 복잡한 기계 학습 시스템을 쉽게 교육하고 배포할 수 있도록 합니다.

전반적으로 Scikit-learn에는 위에 나열된 것 외에도 많은 다른 유용한 방법이 포함되어 있으며 라이브러리는 기계 학습 작업을 위한 새롭고 개선된 방법으로 지속적으로 업데이트되고 있습니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 분류 알고리즘을 사용하는 방법

Scikit-learn에서 분류 알고리즘을 사용하려면 다음 단계가 필요합니다.

1. 데이터 세트 로드: 분류에 사용할 데이터 세트를 로드합니다. Scikit-learn에는 테스트 및 실험에 사용할 수 있는 여러 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
2. 데이터 분할: train_test_split() 함수를 사용하여 데이터 세트를 교육 및 테스트 하위 집합으로 분할합니다. 훈련 세트는 분류 모델을 훈련하는 데 사용되고 테스트 세트는 성능을 평가하는 데 사용됩니다.
3. 데이터 전처리: 기능의 크기 조정 또는 정규화, 누락된 값 처리 또는 범주형 변수 인코딩과 같이 필요에 따라 데이터를 전처리합니다.
4. 분류 알고리즘 선택: Scikit-learn 라이브러리에서 데이터 세트 및 작업에 적합한 분류 알고리즘을 선택합니다. Scikit-learn에는 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트 및 지원 벡터 머신과 같은 널리 사용되는 많은 분류 알고리즘이 포함되어 있습니다.
5. 분류 모델 교육: 선택한 모델의 fit() 메서드를 사용하여 교육 데이터에 대해 선택한 분류 알고리즘을 교육합니다.
6. 예측하기: 학습된 모델의 predict() 메서드를 사용하여 테스트 데이터를 예측합니다.
7. 성능 평가: 정확도, 정밀도, 재현율 또는 F1 점수와 같은 성능 메트릭을 사용하여 테스트 데이터에 대한 분류 모델의 성능을 평가합니다.
8. 하이퍼파라미터 조정: 필요한 경우 그리드 검색 또는 무작위 검색과 같은 기술을 사용하여 성능 향상을 위해 선택한 분류 알고리즘의 하이퍼파라미터를 조정합니다.
9. 모델 배포: 분류 모델의 성능이 만족스러우면 배포하여 보이지 않는 새로운 데이터를 예측합니다.

전반적으로 Scikit-learn은 분류 알고리즘 작업을 위한 간단하고 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하며 이러한 모델을 전처리, 평가 및 튜닝하기 위한 많은 도구와 방법을 포함합니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 회귀 알고리즘을 사용하는 방법

Scikit-learn에서 회귀 알고리즘을 사용하려면 다음 단계가 필요합니다.

1. 데이터 세트 로드: 회귀에 사용할 데이터 세트를 로드합니다. Scikit-learn에는 테스트 및 실험에 사용할 수 있는 여러 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
2. 데이터 분할: train_test_split() 함수를 사용하여 데이터 세트를 교육 및 테스트 하위 집합으로 분할합니다. 훈련 세트는 회귀 모델을 훈련하는 데 사용되고 테스트 세트는 성능을 평가하는 데 사용됩니다.
3. 데이터 전처리: 기능의 크기 조정 또는 정규화, 누락된 값 처리 또는 범주형 변수 인코딩과 같이 필요에 따라 데이터를 전처리합니다.
4. 회귀 알고리즘 선택: Scikit-learn 라이브러리에서 데이터 세트 및 작업에 적합한 회귀 알고리즘을 선택합니다. Scikit-learn에는 선형 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트 및 지원 벡터 회귀와 같은 널리 사용되는 많은 회귀 알고리즘이 포함되어 있습니다.
5. 회귀 모델 훈련: 선택한 모델의 fit() 메서드를 사용하여 훈련 데이터에 대해 선택한 회귀 알고리즘을 훈련합니다.
6. 예측하기: 학습된 모델의 predict() 메서드를 사용하여 테스트 데이터를 예측합니다.
7. 성능 평가: 평균 제곱 오차, 평균 절대 오차 또는 R-제곱과 같은 성능 메트릭을 사용하여 테스트 데이터에 대한 회귀 모델의 성능을 평가합니다.
8. 하이퍼파라미터 조정: 필요한 경우 그리드 검색 또는 무작위 검색과 같은 기술을 사용하여 성능 향상을 위해 선택한 회귀 알고리즘의 하이퍼파라미터를 조정합니다.
9. 모델 배포: 회귀 모델의 성능에 만족하면 이를 배포하여 보이지 않는 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다.

전반적으로 Scikit-learn은 회귀 알고리즘 작업을 위한 간단하고 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하며 이러한 모델을 전처리, 평가 및 튜닝하기 위한 많은 도구와 방법을 포함합니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 클러스터링 알고리즘을 사용하는 방법

Scikit-learn에서 클러스터링 알고리즘을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 데이터 세트 로드: 클러스터링에 사용할 데이터 세트를 로드합니다. Scikit-learn에는 테스트 및 실험에 사용할 수 있는 여러 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
2. 데이터 전처리: 기능의 크기 조정 또는 정규화, 누락된 값 처리 또는 범주형 변수 인코딩과 같이 필요에 따라 데이터를 전처리합니다.
3. 클러스터링 알고리즘 선택: Scikit-learn 라이브러리에서 데이터 세트 및 작업에 적합한 클러스터링 알고리즘을 선택합니다. Scikit-learn에는 K-평균 클러스터링, 계층적 클러스터링 및 밀도 기반 클러스터링과 같은 널리 사용되는 많은 클러스터링 알고리즘이 포함되어 있습니다.
4. 클러스터링 모델 교육: 선택한 모델의 fit() 메서드를 사용하여 전처리된 데이터에 대해 선택한 클러스터링 알고리즘을 교육합니다.
5. 예측하기: 훈련된 모델의 predict() 메서드를 사용하여 데이터 세트의 각 데이터 요소에 클러스터 레이블을 할당합니다.
6. 성능 평가: 실루엣 점수 또는 관성과 같은 성능 메트릭을 사용하여 클러스터링 모델의 성능을 평가합니다.
7. 결과 시각화: 산점도 또는 히트맵과 같은 기술을 사용하여 클러스터링 알고리즘의 결과를 시각화합니다.
8. 하이퍼파라미터 조정: 필요한 경우 그리드 검색 또는 무작위 검색과 같은 기술을 사용하여 성능 향상을 위해 선택한 클러스터링 알고리즘의 하이퍼파라미터를 조정합니다.
9. 모델 배포: 클러스터링 모델의 성능이 만족스러우면 보이지 않는 새로운 데이터를 클러스터링하는 데 모델을 배포합니다.

전반적으로 Scikit-learn은 클러스터링 알고리즘 작업을 위한 간단하고 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하며 이러한 모델을 전처리, 평가 및 조정하기 위한 많은 도구와 방법을 포함합니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 차원 감소 알고리즘을 사용하는 방법

Scikit-learn에서 차원 감소 알고리즘을 사용하려면 다음 단계가 필요합니다.

1. 데이터 세트 로드: 차원 축소에 사용할 데이터 세트를 로드합니다. Scikit-learn에는 테스트 및 실험에 사용할 수 있는 여러 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
2. 데이터 전처리: 기능의 크기 조정 또는 정규화, 누락된 값 처리 또는 범주형 변수 인코딩과 같이 필요에 따라 데이터를 전처리합니다.
3. 차원 축소 알고리즘 선택: Scikit-learn 라이브러리에서 데이터 세트 및 작업에 적합한 차원 축소 알고리즘을 선택합니다. Scikit-learn에는 PCA(Principal Component Analysis), LDA(Linear Discriminant Analysis) 및 t-SNE와 같은 널리 사용되는 차원 축소 알고리즘이 많이 포함되어 있습니다.
4. 차원 축소 모델 교육: 선택한 모델의 fit() 메서드를 사용하여 전처리된 데이터에 대해 선택한 차원 축소 알고리즘을 교육합니다.
5. 데이터 변환: 훈련된 모델의 transform() 메서드를 사용하여 데이터 세트의 차원을 줄입니다.
6. 결과 시각화: 산점도 또는 히트맵과 같은 기술을 사용하여 축소된 데이터 세트를 시각화합니다.
7. 성능 평가: 설명된 분산 또는 재구성 오류와 같은 성능 메트릭을 사용하여 차원 축소 모델의 성능을 평가합니다.
8. 하이퍼파라미터 조정: 필요한 경우 그리드 검색 또는 무작위 검색과 같은 기술을 사용하여 성능 향상을 위해 선택한 차원 감소 알고리즘의 하이퍼파라미터를 조정합니다.
9. 모델 배포: 차원 축소 모델의 성능에 만족하면 배포하여 보이지 않는 새로운 데이터의 차원을 줄입니다.

전반적으로 Scikit-learn은 차원 감소 알고리즘 작업을 위한 간단하고 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하며 이러한 모델을 전처리, 평가 및 조정하기 위한 많은 도구와 방법을 포함합니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 선형 회귀 알고리즘 사용 방법

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 선형 회귀 알고리즘을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 데이터 세트 로드: 선형 회귀에 사용할 데이터 세트를 로드합니다. Scikit-learn에는 테스트 및 실험에 사용할 수 있는 여러 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
2. 데이터 분할: Scikit-learn의 model_selection 모듈에서 train_test_split 함수를 사용하여 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할합니다.
3. 선형 회귀 모델 만들기: Scikit-learn의 linear_model 모듈에서 LinearRegression 클래스를 사용하여 선형 회귀 모델 개체를 만듭니다.
4. 모델 훈련: 선형 회귀 모델 개체의 fit() 메서드를 사용하여 훈련 데이터에 대해 모델을 훈련합니다.
5. 예측하기: 학습된 모델의 predict() 메서드를 사용하여 테스트 데이터를 예측합니다.
6. 모델 평가: 평균 제곱 오차(MSE) 또는 R-제곱과 같은 평가 메트릭을 사용하여 선형 회귀 모델의 성능을 평가합니다.

다음은 Scikit-learn을 사용하여 선형 회귀를 수행하는 예제 코드입니다.

import pandas as pd
import numpy as np

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# Load the Boston housing dataset
data_url = "http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston"
raw_df = pd.read_csv(data_url, sep="\s+", skiprows=22, header=None)
data = np.hstack([raw_df.values[::2, :], raw_df.values[1::2, :2]])
target = raw_df.values[1::2, 2]

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.2, random_state=42)

# Create a Linear Regression model object
lr_model = LinearRegression()

# Train the model on the training data
lr_model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test data
y_pred = lr_model.predict(X_test)

# Evaluate the model using Mean Squared Error (MSE)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error: ", mse)

# Get the R-squared score
r2 = lr_model.score(X_test, y_test)
print("R-squared: ", r2)

Mean Squared Error:  24.291119474973485
R-squared:  0.6687594935356325

이 예에서는 보스턴 주택 데이터 세트를 로드하고 훈련 및 테스트 세트로 분할하고 선형 회귀 모델 개체를 만들고 훈련 데이터에서 모델을 훈련하고 테스트 데이터에서 예측을 수행하고 평균 제곱 오차를 사용하여 모델을 평가합니다( MSE) 및 R-제곱.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 로지스틱 회귀 알고리즘 사용 방법

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 로지스틱 회귀 알고리즘을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 데이터 세트 로드: 로지스틱 회귀에 사용할 데이터 세트를 로드합니다. Scikit-learn에는 테스트 및 실험에 사용할 수 있는 여러 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
2. 데이터 전처리: 기능의 크기 조정 또는 정규화, 누락된 값 처리 또는 범주형 변수 인코딩과 같이 필요에 따라 데이터를 전처리합니다.
3. 데이터 분할: Scikit-learn의 model_selection 모듈에서 train_test_split 함수를 사용하여 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할합니다.
4. 로지스틱 회귀 모델 만들기: Scikit-learn의 linear_model 모듈에서 LogisticRegression 클래스를 사용하여 로지스틱 회귀 모델 개체를 만듭니다.
5. 모델 훈련: 로지스틱 회귀 모델 개체의 fit() 메서드를 사용하여 훈련 데이터에 대해 모델을 훈련합니다.
6. 예측하기: 학습된 모델의 predict() 메서드를 사용하여 테스트 데이터를 예측합니다.
7. 모델 평가: 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 점수와 같은 평가 메트릭을 사용하여 로지스틱 회귀 모델의 성능을 평가합니다.

다음은 Scikit-learn을 사용하여 로지스틱 회귀를 수행하는 예제 코드입니다.

from sklearn.datasets import load_breast_cancer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# Load the Breast Cancer dataset
cancer = load_breast_cancer()

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(cancer.data, cancer.target, test_size=0.2, random_state=42)

# Create a Logistic Regression model object
lr_model = LogisticRegression()

# Train the model on the training data
lr_model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test data
y_pred = lr_model.predict(X_test)

# Evaluate the model using accuracy, precision, recall, and F1-score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred)
recall = recall_score(y_test, y_pred)
f1 = f1_score(y_test, y_pred)

print("Accuracy: ", accuracy)
print("Precision: ", precision)
print("Recall: ", recall)
print("F1-score: ", f1)

Accuracy:  0.9649122807017544
Precision:  0.958904109589041
Recall:  0.9859154929577465
F1-score:  0.9722222222222222

이 예에서는 Breast Cancer 데이터 세트를 로드하고, 훈련 및 테스트 세트로 분할하고, 로지스틱 회귀 모델 개체를 생성하고, 훈련 데이터에서 모델을 훈련하고, 테스트 데이터에서 예측을 수행하고, 정확성, 정밀성을 사용하여 모델을 평가합니다. 리콜 및 F1 점수.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 결정 트리 알고리즘을 사용하는 방법

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 결정 트리 알고리즘을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 데이터 세트 로드: 의사 결정 트리에 사용할 데이터 세트를 로드합니다. Scikit-learn에는 테스트 및 실험에 사용할 수 있는 여러 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
2. 데이터 전처리: 기능의 크기 조정 또는 정규화, 누락된 값 처리 또는 범주형 변수 인코딩과 같이 필요에 따라 데이터를 전처리합니다.
3. 데이터 분할: Scikit-learn의 model_selection 모듈에서 train_test_split 함수를 사용하여 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할합니다.
4. 의사 결정 트리 모델 만들기: Scikit-learn의 트리 모듈에서 DecisionTreeClassifier 클래스를 사용하여 의사 결정 트리 모델 개체를 만듭니다.
5. 모델 훈련: 의사결정 트리 모델 개체의 fit() 메서드를 사용하여 훈련 데이터로 모델을 훈련합니다.
6. 예측하기: 학습된 모델의 predict() 메서드를 사용하여 테스트 데이터를 예측합니다.
7. 모델 평가: 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 점수와 같은 평가 메트릭을 사용하여 의사 결정 트리 모델의 성능을 평가합니다.

다음은 Scikit-learn을 사용하여 의사 결정 트리 분류를 수행하는 예제 코드입니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# Load the Iris dataset
iris = load_iris()

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# Create a Decision Tree model object
dt_model = DecisionTreeClassifier()

# Train the model on the training data
dt_model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test data
y_pred = dt_model.predict(X_test)

# Evaluate the model using accuracy, precision, recall, and F1-score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='weighted')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='weighted')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='weighted')

print("Accuracy: ", accuracy)
print("Precision: ", precision)
print("Recall: ", recall)
print("F1-score: ", f1)

Accuracy:  1.0
Precision:  1.0
Recall:  1.0
F1-score:  1.0

이 예에서는 Iris 데이터 세트를 로드하고, 훈련 세트와 테스트 세트로 분할하고, 의사 결정 트리 모델 객체를 생성하고, 훈련 데이터에서 모델을 훈련하고, 테스트 데이터에서 예측하고, 정확도, 정밀도, 회수율을 사용하여 모델을 평가합니다. , 및 F1 점수. 다중 클래스 분류를 처리하기 위해 정밀도, 재현율 및 F1 점수에 대해 '가중' 평균화 방법을 사용합니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 Random forests 알고리즘을 사용하는 방법

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 Random Forest 알고리즘을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 데이터 세트 로드: 랜덤 포레스트에 사용할 데이터 세트를 로드합니다. Scikit-learn에는 테스트 및 실험에 사용할 수 있는 여러 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
2. 데이터 전처리: 기능의 크기 조정 또는 정규화, 누락된 값 처리 또는 범주형 변수 인코딩과 같이 필요에 따라 데이터를 전처리합니다.
3. 데이터 분할: Scikit-learn의 model_selection 모듈에서 train_test_split 함수를 사용하여 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할합니다.
4. Random Forest 모델 만들기: Scikit-learn의 앙상블 모듈에서 RandomForestClassifier 클래스를 사용하여 Random Forest 모델 개체를 만듭니다.
5. 모델 훈련: Random Forest 모델 객체의 fit() 메서드를 사용하여 훈련 데이터로 모델을 훈련시킵니다.
6. 예측하기: 학습된 모델의 predict() 메서드를 사용하여 테스트 데이터를 예측합니다.
7. 모델 평가: 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 점수와 같은 평가 메트릭을 사용하여 랜덤 포레스트 모델의 성능을 평가합니다.

다음은 Scikit-learn을 사용하여 임의 포리스트 분류를 수행하는 예제 코드입니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# Load the Iris dataset
iris = load_iris()

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# Create a Random Forest model object
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# Train the model on the training data
rf_model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test data
y_pred = rf_model.predict(X_test)

# Evaluate the model using accuracy, precision, recall, and F1-score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='weighted')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='weighted')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='weighted')

print("Accuracy: ", accuracy)
print("Precision: ", precision)
print("Recall: ", recall)
print("F1-score: ", f1)

Accuracy:  1.0
Precision:  1.0
Recall:  1.0
F1-score:  1.0

이 예제에서는 Iris 데이터 세트를 로드하고, 훈련 및 테스트 세트로 분할하고, 100개의 추정기로 Random Forest 모델 객체를 생성하고, 훈련 데이터에서 모델을 훈련하고, 테스트 데이터에서 예측을 수행하고, 정확도를 사용하여 모델을 평가합니다. 정밀도, 재현율 및 F1 점수. 다중 클래스 분류를 처리하기 위해 정밀도, 재현율 및 F1 점수에 대해 '가중' 평균화 방법을 사용합니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘 사용 방법

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 SVM(Support Vector Machine) 알고리즘을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 데이터 세트 로드: SVM에 사용할 데이터 세트를 로드합니다. Scikit-learn에는 테스트 및 실험에 사용할 수 있는 여러 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
2. 데이터 전처리: 기능의 크기 조정 또는 정규화, 누락된 값 처리 또는 범주형 변수 인코딩과 같이 필요에 따라 데이터를 전처리합니다.
3. 데이터 분할: Scikit-learn의 model_selection 모듈에서 train_test_split 함수를 사용하여 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할합니다.
4. SVM 모델 만들기: Scikit-learn의 svm 모듈에서 SVC 클래스를 사용하여 SVM 모델 개체를 만듭니다. 선형, 다항식 또는 RBF(방사형 기저 함수)와 같이 사용하려는 SVM 커널 유형을 선택할 수 있습니다.
5. 모델 훈련: SVM 모델 객체의 fit() 메서드를 사용하여 훈련 데이터로 모델을 훈련시킵니다.
6. 예측하기: 학습된 모델의 predict() 메서드를 사용하여 테스트 데이터를 예측합니다.
7. 모델 평가: 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1 점수와 같은 평가 메트릭을 사용하여 SVM 모델의 성능을 평가합니다.

다음은 Scikit-learn을 사용하여 SVM 분류를 수행하는 예제 코드입니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# Load the Iris dataset
iris = load_iris()

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# Create an SVM model object with a linear kernel
svm_model = SVC(kernel='linear', random_state=42)

# Train the model on the training data
svm_model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test data
y_pred = svm_model.predict(X_test)

# Evaluate the model using accuracy, precision, recall, and F1-score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='weighted')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='weighted')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='weighted')

print("Accuracy: ", accuracy)
print("Precision: ", precision)
print("Recall: ", recall)
print("F1-score: ", f1)

Accuracy:  1.0
Precision:  1.0
Recall:  1.0
F1-score:  1.0

이 예제에서는 Iris 데이터 세트를 로드하고, 훈련 및 테스트 세트로 분할하고, 선형 커널을 사용하여 SVM 모델 객체를 생성하고, 훈련 데이터에서 모델을 훈련하고, 테스트 데이터에서 예측을 수행하고, 정확도를 사용하여 모델을 평가합니다. 정밀도, 재현율 및 F1 점수. 다중 클래스 분류를 처리하기 위해 정밀도, 재현율 및 F1 점수에 대해 '가중' 평균화 방법을 사용합니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 KNN(K-Nearest Neighbors) 알고리즘을 사용하는 방법

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 KNN(K-Nearest Neighbors) 알고리즘을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 데이터 세트 로드: KNN에 사용할 데이터 세트를 로드합니다. Scikit-learn에는 테스트 및 실험에 사용할 수 있는 여러 데이터 세트가 포함되어 있습니다.
2. 데이터 전처리: 기능의 크기 조정 또는 정규화, 누락된 값 처리 또는 범주형 변수 인코딩과 같이 필요에 따라 데이터를 전처리합니다.
3. 데이터 분할: Scikit-learn의 model_selection 모듈에서 train_test_split 함수를 사용하여 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할합니다.
4. KNN 모델 만들기: Scikit-learn의 이웃 모듈에서 KNeighborsClassifier 클래스를 사용하여 KNN 모델 객체를 만듭니다. 분류를 위해 고려할 이웃 수를 선택할 수 있습니다.
5. 모델 훈련: KNN 모델 객체의 fit() 메서드를 사용하여 훈련 데이터로 모델을 훈련시킵니다.
6. 예측하기: 학습된 모델의 predict() 메서드를 사용하여 테스트 데이터를 예측합니다.
7. 모델 평가: 정확도, 정밀도, 재현율 및 F1-점수와 같은 평가 메트릭을 사용하여 KNN 모델의 성능을 평가합니다.

다음은 Scikit-learn을 사용하여 KNN 분류를 수행하는 예제 코드입니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score

# Load the Iris dataset
iris = load_iris()

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

# Create a KNN model object with 5 neighbors
knn_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5)

# Train the model on the training data
knn_model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test data
y_pred = knn_model.predict(X_test)

# Evaluate the model using accuracy, precision, recall, and F1-score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
precision = precision_score(y_test, y_pred, average='weighted')
recall = recall_score(y_test, y_pred, average='weighted')
f1 = f1_score(y_test, y_pred, average='weighted')

print("Accuracy: ", accuracy)
print("Precision: ", precision)
print("Recall: ", recall)
print("F1-score: ", f1)

Accuracy:  1.0
Precision:  1.0
Recall:  1.0
F1-score:  1.0

이 예제에서는 Iris 데이터 세트를 로드하고 훈련 및 테스트 세트로 분할하고 5개의 이웃이 있는 KNN 모델 객체를 만들고 훈련 데이터에서 모델을 훈련하고 테스트 데이터에서 예측을 수행하고 정확도, 정밀도를 사용하여 모델을 평가합니다. , 리콜 및 F1 점수. 다중 클래스 분류를 처리하기 위해 정밀도, 재현율 및 F1 점수에 대해 '가중' 평균화 방법을 사용합니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 K-평균 알고리즘을 사용하는 방법

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 K-평균 클러스터링 알고리즘을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 데이터 로드: 클러스터링할 데이터를 로드합니다.
2. 데이터 전처리: 기능의 크기 조정 또는 정규화, 누락된 값 처리 또는 범주형 변수 인코딩과 같이 필요에 따라 데이터를 전처리합니다.
3. 군집 수 선택: 형성하려는 군집 수를 결정합니다. 이는 탐색적 데이터 분석 또는 도메인 지식을 사용하여 수행할 수 있습니다.
4. K-평균 모델 만들기: Scikit-learn의 클러스터 모듈에서 K-평균 클래스를 사용하여 K-평균 모델 개체를 만듭니다. 사용하려는 클러스터 및 기타 하이퍼파라미터 수를 설정합니다.
5. 모델 훈련: K-평균 모델 객체의 fit() 메서드를 사용하여 전처리된 데이터로 모델을 훈련합니다.
6. 예측하기: 학습된 모델의 predict() 메서드를 사용하여 새 데이터 요소의 클러스터 레이블을 예측합니다.
7. 모델 평가: 실루엣 점수, 관성 또는 Davies-Bouldin 지수와 같은 메트릭을 사용하여 K-평균 모델의 성능을 평가합니다.

다음은 Scikit-learn을 사용하여 K-평균 클러스터링을 수행하기 위한 예제 코드입니다.

from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.cluster import KMeans
from sklearn.metrics import silhouette_score

# Generate synthetic data
X, y = make_blobs(n_samples=1000, centers=4, random_state=42)

# Create a K-means model object with 4 clusters
kmeans_model = KMeans(n_clusters=4, random_state=42)

# Train the model on the data
kmeans_model.fit(X)

# Predict the cluster labels of new data points
y_pred = kmeans_model.predict(X)

# Evaluate the performance of the K-means model using silhouette score
silhouette = silhouette_score(X, y_pred)

print("Silhouette score: ", silhouette)

Silhouette score:  0.7915983870089952

이 예제에서는 make_blobs() 함수를 사용하여 합성 데이터를 생성하고, 4개의 클러스터가 있는 K-평균 모델 개체를 만들고, 데이터에서 모델을 훈련하고, 데이터 포인트의 클러스터 레이블을 예측하고, 다음을 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. 실루엣 점수. 실루엣 점수 범위는 -1에서 1까지이며 값이 높을수록 클러스터 분리가 더 우수함을 나타냅니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 주성분 분석(PCA) 알고리즘 사용 방법

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 주성분 분석(PCA) 알고리즘을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 데이터 로드: PCA를 수행할 데이터를 로드합니다.
2. 데이터 전처리: 기능의 크기 조정 또는 정규화, 누락된 값 처리 또는 범주형 변수 인코딩과 같이 필요에 따라 데이터를 전처리합니다.
3. PCA 모델 만들기: Scikit-learn의 분해 모듈에서 PCA 클래스를 사용하여 PCA 모델 개체를 만듭니다. 유지하려는 구성 요소 수를 설정합니다.
4. 모델 맞추기: PCA 모델 객체의 fit() 메서드를 사용하여 전처리된 데이터에 PCA 모델을 맞춥니다.
5. 데이터 변환: 적합된 PCA 모델 개체의 transform() 메서드를 사용하여 데이터를 변환하여 데이터의 주성분을 얻습니다.
6. 결과 해석: 주성분을 시각화하거나 각 성분의 설명된 분산을 조사하는 등 PCA 분석 결과를 해석합니다.

다음은 Scikit-learn을 사용하여 PCA를 수행하는 예제 코드입니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.decomposition import PCA
import matplotlib.pyplot as plt

# Load the Iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Create a PCA model object with 2 components
pca_model = PCA(n_components=2)

# Fit the PCA model on the data
pca_model.fit(X)

# Transform the data using the fitted PCA model object
X_pca = pca_model.transform(X)

# Visualize the first two principal components of the data
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y)
plt.xlabel('PC1')
plt.ylabel('PC2')
plt.show()

이 예제에서는 Iris 데이터셋을 로드하고, 2개의 구성 요소가 있는 PCA 모델 객체를 생성하고, 데이터에 PCA 모델을 피팅하고, 주성분을 얻기 위해 피팅된 PCA 모델 객체를 사용하여 데이터를 변환하고, 첫 번째 두 주성분을 시각화합니다. 자료. PCA 알고리즘은 가장 중요한 정보를 보존하면서 데이터의 기능 수를 줄일 수 있으므로 일반적으로 차원 감소에 사용됩니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 Naive Bayes 알고리즘을 사용하는 방법

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 Naive Bayes 알고리즘을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 데이터 로드: 분류를 수행하려는 데이터를 로드합니다.
2. 데이터 전처리: 기능의 크기 조정 또는 정규화, 누락된 값 처리 또는 범주형 변수 인코딩과 같이 필요에 따라 데이터를 전처리합니다.
3. Naive Bayes 모델 만들기: 연속 데이터용 GaussianNB 또는 불연속 데이터용 MultinomialNB와 같이 Scikit-learn에서 제공하는 Naive Bayes 클래스 중 하나를 사용하여 Naive Bayes 모델 개체를 만듭니다.
4. 모델 적합: 모델 객체의 fit() 메서드를 사용하여 전처리된 데이터에 Naive Bayes 모델을 적합합니다.
5. 클래스 예측: 피팅된 Naive Bayes 모델 객체의 predict() 메서드를 사용하여 새 데이터의 클래스를 예측합니다.
6. 모델 평가: 정확도, 정밀도, 재현율 또는 F1 점수와 같은 적절한 메트릭을 사용하여 Naive Bayes 모델의 성능을 평가합니다.

다음은 Scikit-learn을 사용하여 Gaussian Naive Bayes 알고리즘을 사용하여 분류를 수행하는 예제 코드입니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Load the Iris dataset
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Create a Gaussian Naive Bayes model object
nb_model = GaussianNB()

# Fit the model on the training data
nb_model.fit(X_train, y_train)

# Predict the classes of the testing data
y_pred = nb_model.predict(X_test)

# Evaluate the performance of the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

Accuracy: 0.9777777777777777

이 예에서는 Iris 데이터 세트를 로드하고, 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할하고, Gaussian Naive Bayes 모델 개체를 만들고, 교육 데이터에 모델을 맞추고, 테스트 데이터의 클래스를 예측하고, 모델의 성능을 평가합니다. 정확도 점수를 사용합니다. Naive Bayes 알고리즘은 일반적으로 분류 문제, 특히 텍스트 분류 또는 스팸 필터링 작업에 사용됩니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 Gradient boosting 알고리즘을 사용하는 방법

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 Gradient Boosting 알고리즘을 사용하려면 다음 단계를 따르세요.

1. 데이터 로드: 회귀 또는 분류를 수행할 데이터를 로드합니다.
2. 데이터 전처리: 기능의 크기 조정 또는 정규화, 누락된 값 처리 또는 범주형 변수 인코딩과 같이 필요에 따라 데이터를 전처리합니다.
3. Gradient Boosting 모델 만들기: 분류 문제에 GradientBoostingClassifier 클래스를 사용하거나 회귀 문제에 GradientBoostingRegressor 클래스를 사용하여 Gradient Boosting 모델 개체를 만듭니다.
4. 하이퍼파라미터 설정: 트리 수, 학습률, 트리의 최대 깊이 등 Gradient Boosting 모델 객체의 하이퍼파라미터를 설정합니다.
5. 모델 맞추기: 모델 객체의 fit() 메서드를 사용하여 전처리된 데이터에 Gradient Boosting 모델을 맞춥니다.
6. 값 예측: 피팅된 Gradient Boosting 모델 객체의 predict() 메서드를 사용하여 새 데이터의 목표 값을 예측합니다.
7. 모델 평가: 평균 제곱 오차 또는 정확도와 같은 적절한 메트릭을 사용하여 Gradient Boosting 모델의 성능을 평가합니다.

다음은 Scikit-learn을 사용하여 Gradient Boosting 알고리즘을 사용하여 분류를 수행하는 예제 코드입니다.

from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# Generate a random binary classification dataset
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, random_state=42)

# Split the data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Create a Gradient Boosting model object
gb_model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42)

# Fit the model on the training data
gb_model.fit(X_train, y_train)

# Predict the classes of the testing data
y_pred = gb_model.predict(X_test)

# Evaluate the performance of the model
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

Accuracy: 0.8733333333333333

이 예제에서는 임의의 이진 분류 데이터 세트를 생성하고, 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할하고, 추정기 100개, 학습률 0.1, 최대 깊이 3, 무작위 시드 42로 Gradient Boosting 모델 객체를 생성합니다. 학습 데이터에 모델을 맞추고, 테스트 데이터의 클래스를 예측하고, 정확도 점수를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. Gradient Boosting은 회귀 및 분류 문제 모두에 사용할 수 있는 강력한 알고리즘이며 종종 다른 기계 학습 알고리즘보다 더 나은 성능을 달성할 수 있습니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 모델 선택 및 평가 도구를 사용하는 방법

Scikit-learn은 주어진 문제에 가장 적합한 모델을 선택하고 성능을 평가하는 데 사용할 수 있는 다양한 모델 선택 및 평가 도구를 제공합니다. 가장 일반적으로 사용되는 도구는 다음과 같습니다.

• 학습-테스트 분할: train_test_split 함수는 모델 학습 및 평가를 위해 데이터 세트를 학습 및 테스트 하위 집합으로 분할하는 데 사용할 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

• 교차 검증: cross_val_score 함수는 모델에서 k-겹 교차 검증을 수행하고 성능 추정치를 얻는 데 사용할 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import cross_val_score
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

• 그리드 검색: GridSearchCV 클래스는 모델에 대한 최상의 하이퍼파라미터 조합을 찾기 위해 다양한 하이퍼파라미터에 대한 철저한 검색을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
param_grid = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
grid = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
grid.fit(X, y)

• 무작위 검색: RandomizedSearchCV 클래스는 모델에 대한 최상의 하이퍼 매개변수 조합을 찾기 위해 다양한 하이퍼 매개변수에 대해 무작위 검색을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
param_dist = {'C': [0.1, 1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
random_search = RandomizedSearchCV(SVC(), param_distributions=param_dist, n_iter=3, cv=5)
random_search.fit(X, y)

• 모델 평가 메트릭: Scikit-learn은 정확도, 정밀도, 재현율, F1-점수, 평균 제곱 오차 및 R-제곱을 포함하여 분류 및 회귀 문제에 대한 광범위한 모델 평가 메트릭을 제공합니다.

from sklearn.metrics import accuracy_score, mean_squared_error
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

이러한 도구를 함께 사용하면 주어진 문제에 가장 적합한 모델을 효율적으로 선택하고 평가할 수 있습니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 기능 선택 도구 사용 방법

Scikit-learn은 주어진 문제에 대해 가장 중요한 기능을 선택하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 기능 선택 도구를 제공합니다. 일반적으로 사용되는 몇 가지 도구는 다음과 같습니다.

• VarianceThreshold: 이 도구는 분산이 특정 임계값을 충족하지 않는 모든 기능을 제거합니다. 정보가 적은 경우가 많은 분산이 낮은 기능을 제거하는 데 유용합니다.

from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
selector = VarianceThreshold(threshold=0.01)
X_new = selector.fit_transform(X)

• SelectKBest: 이 도구는 카이 제곱, f_regression 또는 Mutual_info_regression과 같은 주어진 점수 함수를 기반으로 가장 높은 점수를 가진 K개의 기능을 선택합니다.

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression
selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=10)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

• 재귀 기능 제거: 이 도구는 데이터 세트에서 기능을 재귀적으로 제거하고 원하는 기능 수에 도달할 때까지 모델을 나머지 기능에 맞춥니다.

from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.linear_model import LinearRegression
estimator = LinearRegression()
selector = RFE(estimator, n_features_to_select=5, step=1)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

• SelectFromModel: 이 도구는 선형 회귀, 로지스틱 회귀 또는 의사 결정 트리와 같은 주어진 모델의 계수를 기반으로 기능을 선택합니다.

from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.linear_model import LassoCV
estimator = LassoCV()
selector = SelectFromModel(estimator)
X_new = selector.fit_transform(X, y)

이러한 기능 선택 도구를 사용하여 주어진 문제에 대해 가장 유익한 기능을 선택하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 전처리 도구 사용 방법

Scikit-learn은 모델링 전에 데이터를 변환하는 데 사용할 수 있는 여러 전처리 도구를 제공합니다. 일반적으로 사용되는 몇 가지 도구는 다음과 같습니다.

1. StandardScaler: 이 도구는 평균을 제거하고 단위 분산으로 스케일링하여 기능을 표준화합니다.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

1. MinMaxScaler: 이 도구는 일반적으로 [0, 1]의 주어진 범위로 기능을 확장합니다.

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1))
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

1. RobustScaler: 이 도구는 중앙값 및 사분위수 범위를 사용하여 기능을 확장하므로 이상값에 덜 민감합니다.

from sklearn.preprocessing import RobustScaler
scaler = RobustScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

1. OneHotEncoder: 이 도구는 범주형 기능을 원-핫 벡터로 인코딩합니다.

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
encoder = OneHotEncoder()
X_encoded = encoder.fit_transform(X)

1. LabelEncoder: 이 도구는 범주 레이블을 정수로 인코딩합니다.

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
encoder = LabelEncoder()
y_encoded = encoder.fit_transform(y)

이러한 사전 처리 도구를 사용하여 데이터를 모델링에 적합한 형식으로 변환하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 파이프라인 도구 사용 방법

scikit-learn의 파이프라인은 여러 데이터 변환 및 모델링 단계를 단일 개체로 연결하는 편리한 방법입니다. 이렇게 하면 코드를 단순화하고 오류 가능성을 줄이며 전체 데이터 분석 프로세스를 더 쉽게 재현할 수 있습니다.

Pipeline다음은 도구를 사용하여 데이터를 사전 처리하고 모델을 맞추는 방법의 예입니다 .

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# Define the pipeline steps
steps = [
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('logreg', LogisticRegression())
]

# Create the pipeline object
pipe = Pipeline(steps=steps)

# Fit the pipeline to the training data
pipe.fit(X_train, y_train)

# Make predictions on the test data
y_pred = pipe.predict(X_test)

# Evaluate the performance of the model
score = pipe.score(X_test, y_test)

이 예제에서는 를 사용하여 데이터를 확장 StandardScaler하고 로지스틱 회귀 모델을 피팅하는 두 단계로 구성된 파이프라인을 정의합니다 LogisticRegression. 그런 다음 클래스를 사용하여 파이프라인 개체를 만들고 Pipeline단계를 튜플 목록으로 전달합니다. 각 튜플에는 단계 이름과 해당 단계를 수행하는 개체가 포함됩니다.

그런 다음 학습 데이터에 fit각 단계를 순서대로 적용하는 메서드를 사용하여 파이프라인을 학습 데이터에 맞출 수 있습니다. 이 방법을 사용하여 새로운 데이터를 예측하고 predict이 방법을 사용하여 모델의 성능을 평가할 수 있습니다 score.

파이프라인을 사용하여 동일한 전처리 단계와 모델링 알고리즘을 교육 및 테스트 데이터 모두에 적용하여 결과가 일관되고 데이터 유출 위험을 줄일 수 있습니다. 또한 단계를 추가 또는 제거하거나 필요에 따라 다른 데이터 변환 또는 모델링 방법으로 교체하여 파이프라인을 쉽게 수정할 수 있습니다.

Scikit-learn 라이브러리에 포함된 Metrics 도구 사용 방법

Scikit-learn은 기계 학습 모델의 성능을 평가하는 데 사용할 수 있는 다양한 메트릭을 제공합니다. 이러한 메트릭은 모듈에서 가져올 수 sklearn.metrics있으며 예측 값을 실제 값과 비교하는 데 사용할 수 있습니다.

다음은 Scikit-learn에서 제공하는 일부 메트릭을 사용하는 방법의 예입니다.

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, confusion_matrix

# Get the true labels and predicted labels
y_true = [0, 1, 0, 1, 0, 1]
y_pred = [0, 0, 1, 1, 0, 1]

# Calculate accuracy, precision, recall, and F1 score
accuracy = accuracy_score(y_true, y_pred)
precision = precision_score(y_true, y_pred)
recall = recall_score(y_true, y_pred)
f1 = f1_score(y_true, y_pred)

# Calculate confusion matrix
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

# Print the results
print("Accuracy: {:.2f}".format(accuracy))
print("Precision: {:.2f}".format(precision))
print("Recall: {:.2f}".format(recall))
print("F1 score: {:.2f}".format(f1))
print("Confusion matrix:\n", cm)

Accuracy: 0.67
Precision: 0.67
Recall: 0.67
F1 score: 0.67
Confusion matrix:
 [[2 1]
 [1 2]]

이 예에서는 먼저 , , , 및 을 sklearn.metrics포함하여 에서 여러 메트릭을 가져옵니다 . 그런 다음 실제 레이블과 예측 레이블을 목록으로 정의하고 이러한 레이블을 사용하여 성능 메트릭을 계산합니다.accuracy_scoreprecision_scorerecall_scoref1_scoreconfusion_matrix

이 accuracy_score함수는 올바른 예측의 비율을 계산하는 동시에 precision_score모든 긍정적인 예측 중 참 긍정 예측의 비율을 계산하고 recall_score모든 실제 긍정 사례 중에서 참 긍정 예측의 비율을 계산합니다. 이 f1_score함수는 모델 성능의 균형 잡힌 척도를 제공하는 정밀도와 재현율의 조화 평균을 계산합니다.

마지막으로 진양성, 진음성, 거짓양성, 거짓음성의 수를 보여주는 혼동 행렬을 계산합니다. 이는 모델에서 오류가 발생하는 위치를 이해하고 개선이 필요한 영역을 식별하는 데 유용할 수 있습니다.

전반적으로 Scikit-learn에서 제공하는 메트릭은 분류 및 회귀 모델의 성능을 평가하고 서로 다른 모델을 비교하여 특정 작업에서 가장 잘 수행되는 모델을 결정하는 데 사용할 수 있습니다.

반응형