모델 구조 및 확인 Python 예제와 함께 초보자 가이드

 

오늘날의 데이터 기반 세계에서 예측 모델을 구조화하고 검증하는 것은 의사 결정 프로세스의 필수적인 부분이 되었습니다. 고객의 행동을 예측하든, 거래를 예언하든, 사기 조건과 관련되든, 예측 모델은 기업이 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의견을 제시하는 데 도움이 됩니다. 여전히 정확한 모델을 세우려면 데이터를 알고리즘에 넣는 것 이상이 필요합니다. 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 선택 및 확인을 포함하는 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 이 글에서는 Python 예제를 통해 모델 구조 및 확인의 필수 방법을 안내합니다.

 

 

 

 

1단계: 데이터 전처리

 

데이터 전처리는 예측 모델을 구축하는 데 중추적인 단계입니다. 여기에는 원시 데이터를 기계 학습 알고리즘에 원활하게 공급할 수 있는 형식으로 정리하고 변환하는 작업이 포함됩니다. 전처리 방법은 작업 중인 데이터 유형에 따라 다를 수 있지만 일반적인 방법 중 일부는 다음과 같습니다.

 

• 누락된 값 처리: 열의 평균, 중앙값 또는 최빈값으로 행을 제거하거나 누락된 값을 대체할 수 있습니다.
• 범주형 변수 인코딩: 원-핫 인코딩 또는 레이블 인코딩을 사용하여 범주형 변수를 숫자 값으로 변환합니다.
• 숫자 변수 스케일링: 편향을 피하기 위해 유사한 범위를 갖도록 숫자 변수 크기를 조정합니다.

 

 

 

 

다음은 누락된 값을 처리하고 Python을 사용하여 범주형 변수를 인코딩하는 방법의 예입니다.

import pandas as pd
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 누락된 값 처리
imputer = SimpleImputer(strategy='median')
data['Age'] = imputer.fit_transform(data[['Age']])

# 범주형 변수 인코딩
encoder = OneHotEncoder()
encoded = encoder.fit_transform(data[['Gender']])
data[['Gender_Fmale', 'Gender_Male']] = encoded.toarray()

 

 

 

 

 

2단계: 피처 엔지니어링

 

피처 엔지니어링에는 모델 성능을 개선하기 위해 피처에서 가장 적합한 피처를 선택하거나 새로운 피처를 생성하는 작업이 포함됩니다. 일반적인 방법 중 일부는 다음과 같습니다.

 

• 새 피처 만들기: 텍스트, 이미지, 오디오 데이터에서 존재하는 피처를 결합하여 세로운 피처를 생성할 수 있습니다.
• 적용 가능한 피처 선택: 상관 분석, 집단 정보 또는 lasso 회귀와 유사한 피처 선택 방법을 사용하여 가장 중요한 피처를 선택합니다.

 

 

 

 

다음은 Python을 사용하여 새 피처를 생성하는 방법을 보여줍니다.

# 새 피처 만들기
data['Family_Size'] = data['SibSp'] = data['Parch'] + 1

 

 

 

 

 

3단계: 모델 선정

 

모델 선택에는 데이터에 가장 적합한 기계 학습 알고리즘을 선택하는 작업이 포함됩니다. 다음을 포함하여 다채로운 유형의 알고리즘이 있습니다.

 

• 회귀: 연속 변수를 예측하는 데 사용됩니다.
• 분류: 범주형 변수를 예측하는 데 사용됩니다.
• 클러스터링: 유사한 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 데 사용됩니다.
• 차원 축소: 피처 수를 줄이는 데 사용됩니다.

 

 

 

 

다음은 Pythonn을 사용하여 회귀 모델을 선택하는 방법을 보여줍니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 데이터를 학습 및 테스트 세트로 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# train 모델
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 모델 평가
y_pred = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)

 

 

 

 

4단계: 모델 검증

 

모델 확인에는 모델의 성능을 평가하여 정확하고 일반화할 수 있는지 확인하는 작업이 포함됩니다. 다음을 포함하여 모델 확인을 위한 다양한 방법이 있습니다.

 

• 홀드아웃 확인: 데이터를 교육 및 테스트 세트로 분할하고 테스트 세트에서 모델을 평가합니다.
• 교차 유효성 검사: 데이터를 k-folds로 분할하고 각각의 모델을 평가합니다.
• 부트스트래핑: 무작위의 데이터를 샘플링하여 여러 트레이닝 세트를 생성하고 테스트 세트에서 모델을 평가합니다.

 

 

 

 

다음은 Python을 사용하여 교차 유효성 검사를 수행하는 방법에 대한 예입니다.

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 데이터를 피처 및 대상으로 분할
X = data.drop('Survived', axis=1)
y = data['Survived']

# 교차 검증을 통한 모델 훈련
model = DecisionTreeClassifier()
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

# 모델 평가
accuracy = scores.mean()

 

 

 

 

 

5단계: 모델 튜닝

 

모델 튜닝에는 모델의 하이퍼파라미터를 최적화하여 성능을 개선하는 작업이 포함됩니다. 하이퍼 매개변수는 학습 중에 학습되지 않지만 학습 전에 설정되는 매개변수로 그리드 서치 또는 무작위 검색과 유사한 방법을 사용하여 하이퍼파라미터를 조정할 수 있습니다.

 

 

다음은 Python에서 그리드 서치를 사용하여 하이퍼파라미터를 조정하는 방법을 보여줍니다.

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 하이퍼파라미터 정의
params = {
    'n_estimators': [10, 50, 100],
    'max_depth': [None, 5, 10]
    'min_samples_split': [2, 5, 10]
}

# 데이터를 피처 및 대상으로 분할
X = data.drop('Survived', axis=1)
y = data['Survived']

# 그리드 검색으로 모델 조정
model = RandomForestClassifier()
grid = GridSearchCV(model, params, cv=5)
grid.fit(X, y)

# 모델 평가
accuracy = grid.best_score_

 

 

 

 

 

예측 모델을 구조화고 검증하려면 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 모델 선택, 검증 및 튜닝을 포함하는 체계적인 접근 방식이 필요합니다. 이 글에서는 파이썬 예제를 통해 모델 구조와 확인의 필수적인 방법을 다루었습니다. 이러한 방법을 따르면 데이터를 기반으로 정보에 입각한 의견을 제시하는 데 도움이 되는 정확하고 일반화 가능한 모델을 만들 수 있습니다.