초보자를 위한 머신러닝 안내: Scikit-learn으로 시작하기

데이터 과학과 인공 지능이라는 단어가 낯설지 않은 세상에 살고 있지만, 막상 이 분야에 발을 들이려고 하면 어디서부터 시작해야 할지 막막하게 느껴질 수 있습니다. 특히 복잡한 알고리즘과 프로그래밍 언어 앞에서는 더욱 그렇죠. 하지만 걱정하지 마세요! 이 글에서는 강력한 머신러닝 라이브러리인 Scikit-learn을 사용하여 초보자도 쉽게 머신러닝의 세계에 첫 발을 내딛을 수 있도록 안내합니다. Scikit-learn은 파이썬 기반의 라이브러리로, 사용하기 쉬운 인터페이스와 풍부한 기능을 제공하여 초보자부터 전문가까지 널리 사용되고 있습니다.

Scikit-learn을 이용하면 데이터 분석, 모델 학습, 예측 등 머신러닝의 전반적인 과정을 효율적으로 수행할 수 있습니다. 이 글을 통해 Scikit-learn의 기본 개념부터 실제 활용까지 차근차근 알아가면서, 여러분도 머신러닝의 기초를 다지고 자신감을 얻을 수 있을 것입니다. 자, 이제 함께 Scikit-learn의 세계로 떠나볼까요?

1. 머신러닝과 Scikit-learn 이해하기

1.1. 머신러닝이란 무엇인가요?

머신러닝은 컴퓨터가 명시적인 프로그래밍 없이도 데이터에서 학습하고, 패턴을 찾아내어 예측이나 의사 결정을 수행하도록 하는 인공 지능의 한 분야입니다. 간단히 말해, 컴퓨터에게 문제 해결 능력을 직접 프로그래밍하는 대신, 대량의 데이터를 제공하여 스스로 학습하고 해결 방법을 찾도록 하는 것이죠.

예를 들어, 스팸 메일 필터링을 생각해 보세요. 전통적인 프로그래밍 방식으로 스팸 메일을 걸러내려면, 모든 스팸 메일의 특징을 일일이 정의하고 이를 기반으로 필터링 규칙을 만들어야 합니다. 하지만 머신러닝을 이용하면, 스팸 메일과 일반 메일의 데이터를 컴퓨터에 학습시켜 스팸 메일을 자동으로 분류하도록 할 수 있습니다.

1.2. Scikit-learn은 무엇이며 왜 중요한가요?

Scikit-learn은 파이썬 기반의 머신러닝 라이브러리로, 다양한 머신러닝 알고리즘과 데이터 처리 도구를 제공합니다. Scikit-learn은 사용하기 쉬운 인터페이스를 제공하여 머신러닝 초보자도 쉽게 접근할 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 기능과 높은 성능을 제공하여 실제 애플리케이션 개발에도 널리 사용됩니다.

Scikit-learn이 중요한 이유는 다음과 같습니다.

1. 사용하기 쉬운 인터페이스: Scikit-learn은 일관되고 직관적인 API를 제공하여 머신러닝 모델을 쉽게 구현하고 실험할 수 있습니다. 복잡한 알고리즘을 이해하지 못하더라도, 간단한 코드 몇 줄로 머신러닝 모델을 만들고 학습시킬 수 있습니다.
2. 다양한 머신러닝 알고리즘: Scikit-learn은 분류, 회귀, 클러스터링, 차원 축소 등 다양한 머신러닝 알고리즘을 제공합니다. 또한, 모델 선택, 데이터 전처리, 성능 평가 등 머신러닝 작업에 필요한 다양한 도구도 함께 제공합니다.
3. 풍부한 문서와 커뮤니티: Scikit-learn은 잘 작성된 문서와 활발한 커뮤니티를 보유하고 있습니다. 따라서, 문제 발생 시 쉽게 도움을 얻을 수 있으며, 다양한 예제 코드를 참고하여 학습할 수 있습니다.

Scikit-learn을 이용하면 머신러닝 모델 개발에 필요한 시간과 노력을 줄이고, 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다. 또한, Scikit-learn을 통해 머신러닝의 기본 개념을 익히고 실제 문제에 적용해 보면서 데이터 과학 분야에 대한 이해도를 높일 수 있습니다.

2. Scikit-learn 시작하기: 설치 및 기본 설정

Scikit-learn을 사용하려면 먼저 파이썬 환경에 Scikit-learn을 설치해야 합니다. Scikit-learn은 NumPy, SciPy, Matplotlib과 같은 다른 파이썬 라이브러리에 의존하고 있으므로, 이러한 라이브러리도 함께 설치해야 합니다.

2.1. 파이썬 및 필수 라이브러리 설치

Scikit-learn을 사용하기 위해서는 파이썬과 필수 라이브러리들이 설치되어 있어야 합니다. 만약 파이썬이 설치되어 있지 않다면, 공식 웹사이트 (https://www.python.org/)에서 다운로드하여 설치합니다.

다음으로, NumPy, SciPy, Matplotlib 라이브러리를 설치해야 합니다. 이러한 라이브러리는 아래의 명령어를 사용하여 쉽게 설치할 수 있습니다.

1. 윈도우: 명령 프롬프트 또는 PowerShell을 열고 다음 명령어를 입력합니다.

python -m pip install numpy scipy matplotlib

1. 맥OS/리눅스: 터미널을 열고 다음 명령어를 입력합니다.

pip install numpy scipy matplotlib

2.2. Scikit-learn 설치

파이썬과 필수 라이브러리 설치를 완료했다면, 다음 명령어를 사용하여 Scikit-learn을 설치합니다.

pip install scikit-learn

2.3. 설치 확인

설치가 완료되었는지 확인하려면 파이썬 인터프리터를 열고 다음 코드를 실행합니다.

import sklearn

print(sklearn.__version__)

설치된 Scikit-learn의 버전이 출력되면 설치가 성공적으로 완료된 것입니다.

3. Scikit-learn 핵심 구성 요소: 데이터셋, 모델, 평가

Scikit-learn을 이용한 머신러닝은 일반적으로 다음과 같은 단계를 따릅니다.

1. 데이터 준비: 머신러닝 모델을 학습시키기 위해서는 데이터를 수집하고 전처리해야 합니다.
2. 모델 선택: 해결하려는 문제 유형에 적합한 머신러닝 모델을 선택합니다.
3. 모델 학습: 준비된 데이터를 사용하여 선택한 모델을 학습시킵니다.
4. 모델 평가: 학습된 모델의 성능을 평가합니다.
5. 모델 개선: 모델의 성능을 향상시키기 위해 하이퍼파라미터를 조정하거나 다른 모델을 시도합니다.

Scikit-learn은 이러한 각 단계를 위한 다양한 도구와 기능을 제공합니다.

3.1. 데이터셋: 머신러닝의 연료

데이터셋은 머신러닝 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터의 집합입니다. 좋은 데이터셋은 머신러닝 모델의 성능을 결정하는 가장 중요한 요소 중 하나입니다. Scikit-learn은 다양한 종류의 데이터셋을 불러오고 다룰 수 있는 도구를 제공합니다.

3.1.1. 데이터셋 구조

Scikit-learn에서 사용되는 데이터셋은 일반적으로 다음과 같은 구조를 가집니다.

• 특성(Feature): 데이터의 각 속성을 나타냅니다. 예를 들어, 집의 크기, 방의 개수, 위치 등이 특성이 될 수 있습니다.
• 타겟(Target): 예측하려는 값을 나타냅니다. 예를 들어, 집의 가격이 타겟이 될 수 있습니다.

3.1.2. 데이터셋 분류

Scikit-learn에서는 데이터셋을 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

• 훈련 데이터셋(Training Dataset): 머신러닝 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터셋입니다.
• 테스트 데이터셋(Test Dataset): 학습된 모델의 성능을 평가하는 데 사용되는 데이터셋입니다.
• 검증 데이터셋(Validation Dataset): 모델 학습 중에 하이퍼파라미터를 조정하는 데 사용되는 데이터셋입니다.

3.1.3. 데이터 전처리

머신러닝 모델에 입력하기 전에 데이터를 정리하고 변환하는 과정을 데이터 전처리라고 합니다. Scikit-learn은 결측값 처리, 데이터 스케일링, 데이터 변환 등 다양한 데이터 전처리 도구를 제공합니다.

• 결측값 처리: 데이터셋에 누락된 값이 있는 경우, 이를 채우거나 제거해야 합니다. Scikit-learn의 SimpleImputer 클래스를 사용하여 누락된 값을 평균, 중앙값, 최빈값 등으로 채울 수 있습니다.

• 데이터 스케일링: 특성의 범위가 크게 다른 경우, 스케일링을 통해 모든 특성의 범위를 조정해야 합니다. Scikit-learn의 StandardScaler 클래스를 사용하여 데이터를 표준화할 수 있으며, MinMaxScaler 클래스를 사용하여 데이터를 특정 범위로 조정할 수 있습니다.

• 데이터 변환: 범주형 특성을 숫자형 특성으로 변환하거나, 데이터의 분포를 조정하는 등의 변환을 수행할 수 있습니다. Scikit-learn의 OneHotEncoder 클래스를 사용하여 범주형 특성을 원-핫 인코딩할 수 있으며, PowerTransformer 클래스를 사용하여 데이터의 분포를 정규 분포에 가깝게 변환할 수 있습니다.

3.2. 모델: 데이터에서 배우는 학습자

머신러닝 모델은 데이터에서 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 예측이나 의사 결정을 수행하는 알고리즘입니다. Scikit-learn은 다양한 종류의 머신러닝 모델을 제공합니다.

3.2.1. 모델 분류

Scikit-learn에서 제공하는 머신러닝 모델은 크게 다음과 같이 분류할 수 있습니다.

• 지도 학습(Supervised Learning): 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(타겟)을 함께 제공하여 모델을 학습시키는 방식입니다. 지도 학습은 다시 분류(Classification)와 회귀(Regression)로 나눌 수 있습니다.
  • 분류: 데이터를 미리 정의된 범주 중 하나로 분류하는 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 스팸 메일 분류, 이미지 인식 등이 분류 문제에 속합니다. Scikit-learn은 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine), 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest), 나이브 베이즈(Naive Bayes) 등 다양한 분류 모델을 제공합니다.

  • 회귀: 연속적인 값을 예측하는 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 주택 가격 예측, 주식 가격 예측 등이 회귀 문제에 속합니다. Scikit-learn은 선형 회귀(Linear Regression), 다항 회귀(Polynomial Regression), 결정 트리 회귀(Decision Tree Regression), 랜덤 포레스트 회귀(Random Forest Regression), 서포트 벡터 회귀(Support Vector Regression) 등 다양한 회귀 모델을 제공합니다.

• 비지도 학습(Unsupervised Learning): 입력 데이터만 제공하고, 모델이 스스로 데이터에서 패턴을 찾도록 학습시키는 방식입니다. 비지도 학습은 다시 클러스터링(Clustering)과 차원 축소(Dimensionality Reduction)로 나눌 수 있습니다.

  • 클러스터링: 유사한 특징을 가진 데이터들을 그룹화하는 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 고객 세분화, 문서 분류 등이 클러스터링 문제에 속합니다. Scikit-learn은 K-평균(K-Means), DBSCAN, 계층적 클러스터링(Hierarchical Clustering) 등 다양한 클러스터링 모델을 제공합니다.

  • 차원 축소: 고차원 데이터를 저차원 데이터로 변환하는 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 차원 축소는 데이터 시각화, 노이즈 제거, 계산 비용 감소 등에 효과적입니다. Scikit-learn은 주성분 분석(PCA), 선형 판별 분석(LDA), t-SNE 등 다양한 차원 축소 모델을 제공합니다.

3.2.2. 모델 선택

해결하려는 문제 유형과 데이터 특성에 따라 적절한 머신러닝 모델을 선택해야 합니다. Scikit-learn은 다양한 모델 선택 도구를 제공하여 최적의 모델을 찾는 데 도움을 줍니다.

• 교차 검증(Cross Validation): 데이터셋을 여러 개의 폴드로 나누어 각 폴드를 번갈아 가며 테스트 데이터셋으로 사용하여 모델의 성능을 평가하는 방법입니다. 교차 검증을 통해 모델의 일반화 성능을 더욱 정확하게 평가할 수 있습니다.

• 그리드 탐색(Grid Search): 지정된 하이퍼파라미터 값 범위에서 최적의 조합을 찾는 방법입니다. Scikit-learn의 GridSearchCV 클래스를 사용하여 그리드 탐색을 수행할 수 있습니다.

3.3. 평가: 모델의 성능을 평가하는 척도

모델을 학습시킨 후에는 모델의 성능을 평가해야 합니다. 모델 평가는 모델이 얼마나 잘 일반화될 수 있는지, 즉, 학습에 사용되지 않은 새로운 데이터에 대해 얼마나 정확하게 예측하는지를 측정하는 것입니다. Scikit-learn은 다양한 모델 평가 지표를 제공합니다.

3.3.1. 분류 모델 평가 지표

• 정확도(Accuracy): 전체 데이터 중에서 모델이 정확하게 예측한 비율입니다.

• 정밀도(Precision): 모델이 Positive로 예측한 데이터 중에서 실제 Positive인 데이터의 비율입니다.

• 재현율(Recall): 실제 Positive인 데이터 중에서 모델이 Positive로 예측한 데이터의 비율입니다.

• F1 점수(F1 Score): 정밀도와 재현율의 조화 평균입니다.

3.3.2. 회귀 모델 평가 지표

• 평균 제곱 오차(MSE): 예측값과 실제값의 차이(오차)를 제곱한 후 평균을 낸 값입니다.

• 평균 절대 오차(MAE): 예측값과 실제값의 차이(오차)의 절대값을 평균을 낸 값입니다.

• R-squared: 모델이 데이터의 변동성을 얼마나 잘 설명하는지 나타내는 지표입니다.

4. Scikit-learn 실습: 예제를 통한 학습

이제까지 Scikit-learn의 핵심 개념과 구성 요소에 대해 알아보았습니다. 이제 실제 예제를 통해 Scikit-learn을 사용하는 방법을 자세히 알아보겠습니다.

4.1. 붓꽃 분류: 머신러닝의 “Hello, World!”

붓꽃 분류는 머신러닝에서 가장 유명한 예제 중 하나입니다. 붓꽃 데이터셋은 세 가지 종류의 붓꽃(Setosa, Versicolor, Virginica)의 꽃받침 길이, 꽃받침 너비, 꽃잎 길이, 꽃잎 너비를 포함하고 있습니다. 우리는 Scikit-learn을 사용하여 이 데이터셋을 기반으로 붓꽃의 종류를 예측하는 모델을 만들어보겠습니다.

4.1.1. 데이터 로드 및 확인

먼저, Scikit-learn에 내장된 붓꽃 데이터셋을 로드합니다.

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()

데이터셋의 구조를 확인하기 위해 특성 이름과 타겟 이름을 출력해봅니다.

print(iris.feature_names)
print(iris.target_names)

4.1.2. 데이터 분할

데이터셋을 훈련 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 분할합니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

test_size=0.2는 데이터셋의 20%를 테스트 데이터셋으로 사용한다는 것을 의미합니다. random_state=42는 데이터 분할 시 랜덤 시드를 고정하여 매번 동일한 결과를 얻도록 합니다.

4.1.3. 모델 생성 및 학습

K-최근접 이웃 알고리즘을 사용하여 모델을 생성하고 학습시킵니다.

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
knn.fit(X_train, y_train)

n_neighbors=3은 예측에 사용할 이웃의 수를 3으로 설정한다는 것을 의미합니다.

4.1.4. 모델 예측

학습된 모델을 사용하여 테스트 데이터셋에 대한 예측을 수행합니다.

y_pred = knn.predict(X_test)

4.1.5. 모델 평가

모델의 정확도를 계