분류 분석의 이해 파이썬 코드와 함께하는 초보자 가이드

 

분류 분석은 사전에 레이블이 지정된 데이터를 기반으로 지정된 입력의 순서 또는 클래스를 예측하는 데 사용되는 기계 활용 능력 알고리즘의 한 유형입니다. 이 기술은 금융, 의료 및 마케팅을 포함한 다양한 근면에서 광범위하게 사용됩니다. 이 글에서는 분류 분석의 개념을 자세히 설명하고 어떻게 적용할 수 있는지 보여주는 Python 코드 예제를 제공합니다.

 

 

 

 

분류 분석이란 무엇일까요?

 

분류 분석은 사전에 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 레이블이 지정되지 않은 새로운 데이터의 클래스 또는 순서를 예측하는 감독된 학습 알고리즘의 한 유형입니다. 이 방식은 분류 문제를 해결하는 데 사용됩니다. 분류 문제는 하나 이상의 입력 변수에 근거한 범주형 사건 변수를 예측하는 문제입니다. 분류 문제의 몇 가지 일반적인 예에는 스팸 필터링, 사기 발견 및 감정 분석이 포함됩니다.

 

 

 

 

분류 분석은 어떻게 작동할까요?

 

분류 분석은 사전에 레이블이 지정된 데이터를 사용하여 레이블이 지정되지 않은 새 데이터에 대한 예측을 수행하는 데 사용할 수 있는 모델을 훈련하는 방식으로 작동합니다. 레이블이 지정된 데이터는 특정 주문 또는 클래스와 관련된 데이터의 패턴을 학습하는 모델을 만드는 데 사용됩니다. 모델이 훈련되면 훈련 중에 학습된 패턴과 비교하여 레이블이 지정되지 않은 새 데이터 클래스를 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

 

 

 

 

파이썬 코드 예제

 

Python을 사용하여 분류 분석을 시행하는 방법을 보여주기 위해 다채로운 iris와 해당 종의 측정값이 포함된 악명 높은 iris 데이터 세트를 사용합니다. 분류 알고리즘의 일종인 K-Nearest Neighbors 알고리즘을 사용하여 측정값에 기반한 iris 종을 예측할 것입니다.

 

 

먼저 필요한 라이브러리를 가져와야 합니다.

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuaracy_score

 

 

다음으로 iris 데이터셋을 로드합니다.

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

 

 

또한 데이터를 교육 및 테스트 세트로 나눕니다.

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

 

 

다음으로 k=3인 K-Nearest Neighbors 분류기를 생성합니다.

knn = KNeighborsClassifier(n-Neighbors=3)

 

 

우리는 또한 훈련 데이터에 분류기를 fit 했습니다.

knn.fit(X_train, y_train)

 

 

결국 테스트 데이터에 대한 예측을 하고 모델의 정확도를 계산합니다.

y_pred = knn.predict(X_test)
accuarcy = accuaracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

 

 

이 코드의 출력은 테스트 데이터에 대한 K-Nearest Neighbors 분류기의 정확도여야 합니다.

 

 

 

 

 

분류 분석은 다양한 분류 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 중요한 기계 학습 방식입니다. 이 글에서는 분류 분석의 개념을 자세히 설명하고 K-Nearest Neighbors 알고리즘을 사용하여 어떻게 적용할 수 있는지 보여주는 Python 코드 예제를 전달했습니다. 이 글이 분류 분석의 기초를 이해하는 데 도움이 되었기를 바랍니다.