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SciPy를 사용하여 기계 학습 작업을 수행하는 방법

SciPy를 사용하여 기계 학습 작업을 수행하는 단계별 튜토리얼을 제공합니다.

단계 1: SciPy 설치하기​

시작하기 전에, 먼저 컴퓨터에 SciPy가 설치되어 있는지 확인하세요. 다음 명령을 실행하여 pip를 사용하여 설치할 수 있습니다.

pip install scipy

단계 2: 필요한 모듈 가져오기​

SciPy를 사용하여 기계 학습 작업을 수행하기 위해 몇 가지 모듈을 가져와야 합니다. 주요 모듈로는 numpy와 scipy가 있습니다. 또한 통계 함수에는 scipy.stats를, 클러스터링 알고리즘에는 scipy.cluster를 사용하기 위해 해당 모듈도 가져올 것입니다.

import numpy as np
from scipy import stats, cluster

단계 3: 데이터 로드 및 전처리하기​

기계 학습 작업의 첫 번째 단계는 데이터를 로드하고 전처리하는 것입니다. SciPy는 이를 돕기 위한 다양한 함수를 제공합니다. CSV 파일에 저장된 데이터셋이 있다고 가정해 봅시다.

# CSV 파일에서 데이터 로드하기
data = np.genfromtxt('data.csv', delimiter=',')

# 데이터 전처리하기 (예: 결측치 제거, 특성 스케일 조정 등)
# ...

단계 4: 통계 분석 수행하기​

SciPy는 기계 학습 작업에 유용한 다양한 통계 함수를 제공합니다. 예를 들어, stats 모듈을 사용하여 데이터셋의 평균, 중앙값, 표준 편차를 계산할 수 있습니다.

# 데이터의 평균, 중앙값, 표준 편차 계산하기
mean = np.mean(data)
median = np.median(data)
std_dev = np.std(data)

단계 5: 클러스터링 수행하기​

클러스터링은 비슷한 데이터 포인트를 함께 그룹화하는 일반적인 기계 학습 작업입니다. SciPy의 cluster 모듈에서 다양한 클러스터링 알고리즘을 제공합니다. 대표적인 알고리즘으로는 K-means 클러스터링이 있습니다.

# 데이터에 K-means 클러스터링 수행하기
kmeans = cluster.KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)

# 각 데이터 포인트의 클러스터 레이블 가져오기
labels = kmeans.labels_

단계 6: 기계 학습 모델 훈련하기​

SciPy는 분류, 회귀 및 기타 작업에 사용할 수 있는 다양한 기계 학습 알고리즘을 제공합니다. 단순한 선형 회귀 모델을 훈련시키기 위해 stats 모듈을 사용한다고 가정해 봅시다.

# 데이터를 특성과 목표 변수로 나누기
X = data[:, :-1]
y = data[:, -1]

# 선형 회귀 모델 훈련하기
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(X, y)

단계 7: 모델 평가하기​

기계 학습 모델을 훈련한 후에는 그 성능을 평가해야 합니다. SciPy는 평균 제곱 오차(MSE)나 정확도와 같은 다양한 평가 지표를 계산하는 함수를 제공합니다.

# 모델의 평균 제곱 오차 계산하기
predictions = slope * X + intercept
mse = np.mean((predictions - y) ** 2)

여기까지입니다! 이제 SciPy를 사용하여 기계 학습 작업을 수행하는 기본적인 방법에 대해 기본적인 이해를 갖게 되었습니다. 이 튜토리얼은 주요한 단계를 다루었지만, 더 복잡한 작업에 대한 고급 기술과 알고리즘이 SciPy에는 더 많이 있음을 염두에 두세요. 더 많은 정보와 예제를 위해 SciPy 문서를 살펴보시기 바랍니다.