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charlieppark·2020년 9월 15일
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Estimator 이해 및 fit(), predict() 메서드

ML 모델 학습 : fit()
학습된 모델 예측 : predict()

분류 알고리즘을 구현할 클래스를 Classifier로, 회귀 알고리즘을 구현한 클래스를 Regressor로 지칭한다.

이 둘을 합쳐서 Estimator라고 한다.

 

cross_val_score() 와 같은 evaluation 함수, GridSearchCV 와 같은 하이퍼 파라미터 튜닝을 지원하는 클래스의 경우 이 Estimator를 인자로 받는다. 인자로 받은 Estimator에 대해서 cross_val_score(), GridSearchCV.fit() 함수 내에서 이 Estimator의 fit()predict() 를 호출해서 평가를 하거나 하이퍼 파라미터 튜닝을 수행한다.

 

분류 구현 클래스

  • DecisionTreeClassifier
  • RandomForestClassifier
  • GradientBoostingClassifier
  • GaussianNB
  • SVC

 

회귀 구현 클래스

  • LinearRegression
  • Ridge
  • Lasso
  • RandomForestRegressor
  • GradientBoostingRegressor

 

차원 축소, 클러스터링 등의 비지도 학습과 피처 추출(Feature Extraction) 을 구현한 클래스 역시 대부분 fit()transform() 을 적용한다.

이때의 fit() 은 지도학습에서의 학습을 의미하는 것이 아니라, 입력 데이터의 형태에 맞춰 데이터를 변환하기 위한 사전 구조를 맞추는 작업이다. 구조를 맞춘 이후 transform() 을 이용해 실제 작업을 수행한다.

이를 하나로 결합한 fit_transform() 을 사용할 수도 있으나, 약간의 주의가 필요하다. 이는 비지도학습을 다룰 때 설명한다.

 

 

내장된 예제 데이터 세트

datasets 모듈에 있는 여러 API를 호출하면 예제용도의 데이터 세트와 표본 데이터 등을 간단히 만들 수 있다.

 

분류나 회귀 연습용 데이터 세트

  • datasets.load_boston() 회귀 용도, 미국 보스턴의 집 피처들과 가격에 대한 데이터 세트
  • datasets.load_breast_cancer() 분류 용도, 위스콘신 유방암 피처들과 악성/음성 레이블 데이터 세트
  • datasets.load_diabetes() 회귀 용도, 당뇨 데이터 세트
  • datasets.load_digits() 분류 용도, 0에서 9까지 숫자의 이미지 픽셀 데이터 세트
  • datasets.load_iris() 분류 용도, 붓꽃에 대한 피처를 가진 데이터 세트

 

fetch 계열의 명령은 데이터의 크기가 커서 패키지에 처음부터 저장돼 있지 않고 인터넷에서 내려받아 홈 디렉터리 아래의 scikit_learn_data라는 서브 디렉터리에 저장한 후 추후 불러들이는 데이터이다.

  • fetch_covtype() : 회귀 분석용 토지 조사 자료
  • fetch_20newsgroups() : 뉴스 그룹 텍스트 자료
  • fetch_olivetti_faces() : 얼굴 이미지 자료
  • fetch_lfw_people() : 얼굴 이미지 자료
  • fetch_lfw_pairs() : 얼굴 이미지 자료
  • fetch_rcv1() : 로이터 뉴스 말뭉치
  • fetch_mldata() : ML 웹사이트에서 다운로드

 

분류와 클러스터링을 위한 표본 데이터 생성기

  • datasets.make_classifications() : 분류 용도 데이터 세트 생성. 특히 높은 상관도, 불필요한 속성 등의 노이즈 효과를 위한 데이터를 무작위로 생성한다
  • datasets.make_blobs() : 클러스터링 용도 데이터 세트 생성. 군집 지정 개수에 따라 생성.

 

 

분류나 회귀를 위한 연습용 예제 데이터는 일반적으로 딕셔너리 형태로 돼 있다.

키는 보통 data, target, target_name, feature_names, DESCR로 구성돼 있다.

  • data : 피처의 데이터 세트
  • target : 분류 시 레이블 값, 회귀 시 숫자 결괏값 데이터 세트
  • target_names : 개별 레이블의 이름
  • feature_names : 피처의 이름
  • DESCR : 데이터 세트에 대한 설명과 각 피처의 설명

 

data, target은 ndarray 타입이고, target_names, feature_names 는 ndarray 또는 list 타입, DESCR은 스트링 타입이다.

피처의 데이터 값을 반환받기 위해서는 내장 데이터 세트 API를 호출한 뒤에 그 Key 값을 지정하면 된다.

from sklearn.datasets import load_iris

iris_data = load_iris()
print(type(iris_data))

output

<class 'sklearn.utils.Bunch'>

load_iris() 의 반환 결과는 sklearn.utils.Bunch 클래스로, Bunch 클리스는 파이썬 딕셔너리 자료형과 유사하다.

데이터 세트에 내장돼 있는 대부분의 데이터 세트는 이와 같이 딕셔너리 형태의 값을 반환한다.

 

load_iris() 의 Key 값을 확인해보자

keys = iris_data.keys()
print('붓꽃 데이터 세트의 키들:', keys)

output

붓꽃 데이터 세트의 키들: dict_keys(['data', 'target', 'target_names', 'DESCR', 'feature_names', 'filename'])

 

 

데이터 키는 피처들의 데이터 값을 가리킨다.

피처 데이터 값을 추출하기 위해서는 데이터 세트.data(또는 데이터 세트['data'])를 이용하면 된다.

마찬가지로 target, feature_names, DESCR 등도 동일하게 수행하면 된다.

print('\n feature_names 의 type:',type(iris_data.feature_names))
print(' feature_names 의 shape:',len(iris_data.feature_names))
print(iris_data.feature_names)

print('\n target_names 의 type:',type(iris_data.target_names))
print(' feature_names 의 shape:',len(iris_data.target_names))
print(iris_data.target_names)

print('\n data 의 type:',type(iris_data.data))
print(' data 의 shape:',iris_data.data.shape)
print(iris_data['data'])

print('\n target 의 type:',type(iris_data.target))
print(' target 의 shape:',iris_data.target.shape)
print(iris_data.target)

output

 feature_names 의 type: <class 'list'>
 feature_names 의 shape: 4
['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal length (cm)', 'petal width (cm)']

 target_names 의 type: <class 'numpy.ndarray'>
 feature_names 의 shape: 3
['setosa' 'versicolor' 'virginica']

 data 의 type: <class 'numpy.ndarray'>
 data 의 shape: (150, 4)
[[5.1 3.5 1.4 0.2]
 [4.9 3.  1.4 0.2]
 [4.7 3.2 1.3 0.2]
 [4.6 3.1 1.5 0.2]
 [5.  3.6 1.4 0.2]
 [5.4 3.9 1.7 0.4]
 [4.6 3.4 1.4 0.3]
 [5.  3.4 1.5 0.2]
 [4.4 2.9 1.4 0.2]
 [4.9 3.1 1.5 0.1]
 [5.4 3.7 1.5 0.2]
 [4.8 3.4 1.6 0.2]
 [4.8 3.  1.4 0.1]
 [4.3 3.  1.1 0.1]
 [5.8 4.  1.2 0.2]
 [5.7 4.4 1.5 0.4]
 [5.4 3.9 1.3 0.4]
 [5.1 3.5 1.4 0.3]
 [5.7 3.8 1.7 0.3]
 [5.1 3.8 1.5 0.3]
 [5.4 3.4 1.7 0.2]
 [5.1 3.7 1.5 0.4]
 [4.6 3.6 1.  0.2]
 [5.1 3.3 1.7 0.5]
 [4.8 3.4 1.9 0.2]
 [5.  3.  1.6 0.2]
 [5.  3.4 1.6 0.4]
 [5.2 3.5 1.5 0.2]
 [5.2 3.4 1.4 0.2]
 [4.7 3.2 1.6 0.2]
 [4.8 3.1 1.6 0.2]
 [5.4 3.4 1.5 0.4]
 [5.2 4.1 1.5 0.1]
 [5.5 4.2 1.4 0.2]
 [4.9 3.1 1.5 0.2]
 [5.  3.2 1.2 0.2]
 [5.5 3.5 1.3 0.2]
 [4.9 3.6 1.4 0.1]
 [4.4 3.  1.3 0.2]
 [5.1 3.4 1.5 0.2]
 [5.  3.5 1.3 0.3]
 [4.5 2.3 1.3 0.3]
 [4.4 3.2 1.3 0.2]
 [5.  3.5 1.6 0.6]
 [5.1 3.8 1.9 0.4]
 [4.8 3.  1.4 0.3]
 [5.1 3.8 1.6 0.2]
 [4.6 3.2 1.4 0.2]
 [5.3 3.7 1.5 0.2]
 [5.  3.3 1.4 0.2]
 [7.  3.2 4.7 1.4]
 [6.4 3.2 4.5 1.5]
 [6.9 3.1 4.9 1.5]
 [5.5 2.3 4.  1.3]
 [6.5 2.8 4.6 1.5]
 [5.7 2.8 4.5 1.3]
 [6.3 3.3 4.7 1.6]
 [4.9 2.4 3.3 1. ]
 [6.6 2.9 4.6 1.3]
 [5.2 2.7 3.9 1.4]
 [5.  2.  3.5 1. ]
 [5.9 3.  4.2 1.5]
 [6.  2.2 4.  1. ]
 [6.1 2.9 4.7 1.4]
 [5.6 2.9 3.6 1.3]
 [6.7 3.1 4.4 1.4]
 [5.6 3.  4.5 1.5]
 [5.8 2.7 4.1 1. ]
 [6.2 2.2 4.5 1.5]
 [5.6 2.5 3.9 1.1]
 [5.9 3.2 4.8 1.8]
 [6.1 2.8 4.  1.3]
 [6.3 2.5 4.9 1.5]
 [6.1 2.8 4.7 1.2]
 [6.4 2.9 4.3 1.3]
 [6.6 3.  4.4 1.4]
 [6.8 2.8 4.8 1.4]
 [6.7 3.  5.  1.7]
 [6.  2.9 4.5 1.5]
 [5.7 2.6 3.5 1. ]
 [5.5 2.4 3.8 1.1]
 [5.5 2.4 3.7 1. ]
 [5.8 2.7 3.9 1.2]
 [6.  2.7 5.1 1.6]
 [5.4 3.  4.5 1.5]
 [6.  3.4 4.5 1.6]
 [6.7 3.1 4.7 1.5]
 [6.3 2.3 4.4 1.3]
 [5.6 3.  4.1 1.3]
 [5.5 2.5 4.  1.3]
 [5.5 2.6 4.4 1.2]
 [6.1 3.  4.6 1.4]
 [5.8 2.6 4.  1.2]
 [5.  2.3 3.3 1. ]
 [5.6 2.7 4.2 1.3]
 [5.7 3.  4.2 1.2]
 [5.7 2.9 4.2 1.3]
 [6.2 2.9 4.3 1.3]
 [5.1 2.5 3.  1.1]
 [5.7 2.8 4.1 1.3]
 [6.3 3.3 6.  2.5]
 [5.8 2.7 5.1 1.9]
 [7.1 3.  5.9 2.1]
 [6.3 2.9 5.6 1.8]
 [6.5 3.  5.8 2.2]
 [7.6 3.  6.6 2.1]
 [4.9 2.5 4.5 1.7]
 [7.3 2.9 6.3 1.8]
 [6.7 2.5 5.8 1.8]
 [7.2 3.6 6.1 2.5]
 [6.5 3.2 5.1 2. ]
 [6.4 2.7 5.3 1.9]
 [6.8 3.  5.5 2.1]
 [5.7 2.5 5.  2. ]
 [5.8 2.8 5.1 2.4]
 [6.4 3.2 5.3 2.3]
 [6.5 3.  5.5 1.8]
 [7.7 3.8 6.7 2.2]
 [7.7 2.6 6.9 2.3]
 [6.  2.2 5.  1.5]
 [6.9 3.2 5.7 2.3]
 [5.6 2.8 4.9 2. ]
 [7.7 2.8 6.7 2. ]
 [6.3 2.7 4.9 1.8]
 [6.7 3.3 5.7 2.1]
 [7.2 3.2 6.  1.8]
 [6.2 2.8 4.8 1.8]
 [6.1 3.  4.9 1.8]
 [6.4 2.8 5.6 2.1]
 [7.2 3.  5.8 1.6]
 [7.4 2.8 6.1 1.9]
 [7.9 3.8 6.4 2. ]
 [6.4 2.8 5.6 2.2]
 [6.3 2.8 5.1 1.5]
 [6.1 2.6 5.6 1.4]
 [7.7 3.  6.1 2.3]
 [6.3 3.4 5.6 2.4]
 [6.4 3.1 5.5 1.8]
 [6.  3.  4.8 1.8]
 [6.9 3.1 5.4 2.1]
 [6.7 3.1 5.6 2.4]
 [6.9 3.1 5.1 2.3]
 [5.8 2.7 5.1 1.9]
 [6.8 3.2 5.9 2.3]
 [6.7 3.3 5.7 2.5]
 [6.7 3.  5.2 2.3]
 [6.3 2.5 5.  1.9]
 [6.5 3.  5.2 2. ]
 [6.2 3.4 5.4 2.3]
 [5.9 3.  5.1 1.8]]

 target 의 type: <class 'numpy.ndarray'>
 target 의 shape: (150,)
[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
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