머신러닝을 배우고 싶지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하다면, 파이썬과 함께 scikit-learn(사이킷런)을 활용한 실습부터 시작해보는 것이 좋습니다. 이 글에서는 머신러닝 입문자들을 위해 scikit-learn을 이용한 실습 과정을 간단한 예제를 통해 소개합니다.
1. scikit-learn이란?
scikit-learn은 파이썬 기반의 대표적인 머신러닝 라이브러리로, 다양한 분류, 회귀, 군집 알고리즘을 간단한 코드로 구현할 수 있도록 도와줍니다. 데이터 전처리, 모델 학습, 예측, 평가 등 전반적인 머신러닝 워크플로우를 지원합니다.
2. 설치 방법
scikit-learn은 pip 명령어로 간단히 설치할 수 있습니다.
pip install scikit-learn또한, numpy, pandas, matplotlib 등의 라이브러리도 함께 설치하는 것이 좋습니다.
3. 실습: 붓꽃(Iris) 데이터로 분류 모델 만들기
scikit-learn에는 샘플 데이터셋이 내장되어 있어 초보자도 쉽게 실습할 수 있습니다. 가장 유명한 예제가 "붓꽃(Iris) 데이터셋"입니다.
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
# 1. 데이터 불러오기
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 2. 학습용/테스트용 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 3. 모델 생성 및 학습
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
# 4. 예측 및 정확도 평가
predictions = model.predict(X_test)
print("정확도:", accuracy_score(y_test, predictions))4. 결과 해석
위 코드를 실행하면 테스트 데이터에 대한 예측 정확도가 출력됩니다. 보통 90% 이상의 높은 정확도를 확인할 수 있습니다. 모델 성능은 데이터 분할 방법, 모델 종류, 하이퍼파라미터 등에 따라 달라질 수 있습니다.
5. 마무리 및 다음 학습 방향
scikit-learn을 이용하면 복잡한 수학 지식 없이도 머신러닝 모델을 직접 만들어 볼 수 있습니다. 입문자에게는 다음과 같은 방향으로 학습을 확장해 나가는 것을 추천합니다:
- 다양한 분류/회귀 알고리즘 실습
- 데이터 전처리(Pandas, NumPy) 기법 학습
- 모델 평가 방법(정확도, 정밀도, 재현율 등) 이해
다음 글에서는 실제 데이터를 활용해 전처리와 시각화를 진행하는 방법에 대해 다룰 예정입니다. 꾸준히 실습을 반복하면서 머신러닝에 익숙해져 보세요!
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