Iris Classification

charlieppark·2020년 9월 15일
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붓꽃(Iris) 데이터 세트로 붓꽃의 품종을 분류(Classification)하자.

꽃잎의 길이와 너비, 꽃받침의 길이와 너비를 피쳐로(Feature)로 꽃의 품종을 예측하자.

분류(Classification) - 지도학습(Supervised Learning) 방법의 하나.

지도학습은 학습을 위한 다양한 피처와 분류 결정값인 레이블(Label) 데이터로 모델을 학습한 뒤, 별도의 테스트 데이터 세트에서 미지의 레이블을 예측한다. 즉, 지도학습은 명확한 정답이 주어진 데이터를 먼저 학습한뒤 미지의 정답을 예측하는 방식이다. 이때 학습을 위해 주어진 데이터 세트를 학습 데이터 세트, 머신러닝 모델의 예측 성능을 평가하기 위해 별도로 주어진 데이터 세트를 테스트 데이터 세트로 지칭한다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd

# 붓꽃 데이터 세트를 로딩합니다. 
iris = load_iris()

# iris.data는 Iris 데이터 세트에서 피처(feature)만으로 된 데이터를 numpy로 가지고 있습니다. 
iris_data = iris.data

# iris.target은 붓꽃 데이터 세트에서 레이블(결정 값) 데이터를 numpy로 가지고 있습니다. 
iris_label = iris.target
print('iris target값:', iris_label)
print('iris target명:', iris.target_names)

# 붓꽃 데이터 세트를 자세히 보기 위해 DataFrame으로 변환합니다. 
iris_df = pd.DataFrame(data=iris_data, columns=iris.feature_names)
iris_df['label'] = iris.target
iris_df.head(3)

output

iris target값: [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2
 2 2]
iris target명: ['setosa' 'versicolor' 'virginica']
sepal length (cm) sepal width (cm) petal length (cm) petal width (cm) label
0 5.1 3.5 1.4 0.2 0
1 4.9 3.0 1.4 0.2 0
2 4.7 3.2 1.3 0.2 0

 

 

학습용 데이터와 테스트용 데이터는 반드시 분리해야 한다.

train_test_split() API를 이용해 학습 데이터와 테스트 데이터를 test_size 파라미터 값의 입력값의 비율로 분할한다.(0.2 = 20%가 테스트 데이터)

random_state 난수 발생 값으로, 값을 지정하지 않으면 수행할 때마다 다른 학습/테스트 용 데이터를 생성한다. 일정한 숫자 값으로 부여시 동일한 데이터 세트로 분리한다.

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris_data, iris_label, 
                                                    test_size=0.2, random_state=11)

 

 

의사 결정 트리를 이용해 학습과 예측을 수행해보자.

DecisionTreeClassifier 객체를 생성하고, fit() 메서드에 학습용 피처 데이터 속성과 결정값 데이터 세트를 입력해 호출하면 학습을 수행한다.

# DecisionTreeClassifier 객체 생성 
dt_clf = DecisionTreeClassifier(random_state=11)

# 학습 수행 
dt_clf.fit(X_train, y_train)

output

DecisionTreeClassifier(class_weight=None, criterion='gini', max_depth=None,
                       max_features=None, max_leaf_nodes=None,
                       min_impurity_decrease=0.0, min_impurity_split=None,
                       min_samples_leaf=1, min_samples_split=2,
                       min_weight_fraction_leaf=0.0, presort=False,
                       random_state=11, splitter='best')

 

 

이제 테스트 데이터로 예측을 수행해보자.

DecisionTreeClassifier 객체의 predict() 메서드에 테스트용 피처 데이터 세트를 입력해 호출하면 테스트 데이터 세트에 대한 예측값을 반환한다.

# 학습이 완료된 DecisionTreeClassifier 객체에서 테스트 데이터 세트로 예측 수행. 
pred = dt_clf.predict(X_test)

 

예측 성능을 평가하는 방법은 여러 가지가 있으나, 여기서는 정확도를 측정해보자.

정확도는 예측 결과가 실제 레이블 값과 얼마나 정확하게 맞는지를 평가하는 지표이다.

accuracy_score() 함수의 첫 번째 파라미터로 실제 레이블 데이터 세트, 두 번째 파라미터로 예측 레이블 데이터 세트를 입력하면 된다.

from sklearn.metrics import accuracy_score
print('예측 정확도: {0:.4f}'.format(accuracy_score(y_test,pred)))

output

예측 정확도: 0.9333

 

 

위의 프로세스를 정리하면 다음과 같다

  1. 데이터 세트 분리 : 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 분리한다.
  2. 모델 학습 : 학습 데이터를 기반으로 ML 알고리즘을 적용해 모델을 학습시킨다.
  3. 예측 수행 : 학습된 ML 모델을 이용해 테스트 데이터의 분류를 예측한다.
  4. 평가 : 이렇게 예측된 결괏값과 테스트 데이터의 실제 결괏값을 비교해 ML 모델 성능을 평가합니다.

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