머신러닝_1일차

• 인공지능
  : 사고나 학습 등 인간이 가진 지적능력을 컴퓨터를 통해 구현하는 기술

• 머신러닝
  : 컴퓨터가 스스로 학습하여 인공지능의 성능을 향상 시키는 기술 방법

• 딥러닝
  : 인간의 뉴런과 비슷한 인공신경망 방식으로 정보를 처리

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  인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝

머신러닝이란?

• 데이터를 기반으로 학습을 시켜서 예측하게 만드는 기법

• 인공지능의 한 분야로 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야

• 통계학, 데이터 마이닝, 컴퓨터 과학이 어우러진 분야

• Rule-based expert system(규칙 기반 전문가 시스템)
  : if문과 else문으로 하드 코딩된 명령을 사용하는 시스템

  • 단점 : 많은 상황에 대한 규칙들을 모두 만들어 낼 수 X

• 요즘의 머신러닝
  

  데이터를 이용하여 특성과 패턴을 학습하고, 그 결과를 바탕으로 미지의 데이터에 대한 미래결과(값, 분표)를 예측하는 것

• 실습

  • 비만도 데이터를 이용해 학습 해보자
    

  • scikit-elarn을 사용

    • 파이썬에서 쉽게 사용할 수 있는 머신러닝 프레임워크, 라이브러리
    • 회귀, 분류, 군집 차원축소, 특성공학, 전처리. 교차검증 등 머신러닝에 필요한 기능을 갖춤
    • 학습에 필요한 데이터 제공

  • KNN 라이브러리 사용

    • 특징
      : 비슷한 데이터끼리 비슷한 결과를 나올거다라는 전제하에 진행

  • 학습 순서

    1. 모델정의

       	```python
       		from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier # KNN클래스
       		bmi_model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) #가장 가까운 이웃 수
       
       	 ```

    2. 학습

    • 작업 경로가 다를 시

      			```python
      			#현재 작업 경로 표시
      			!pwd #!를 쓰면 프롬프트 창(시스템 명령어) 사용할 수 있다.
      			# 현재 폴더 내부 상황
      			!ls
      			#작업경로 변경
      			%cd ./drive/MyDrive/Colab\ Notebooks/22.04.11\ 머신러닝 
      				```

    • 데이터불러오기

  		#1. 판다스 import
  		import pandas as pd
  		
  		#2. csv파일 로딩
  		bmi_data = pd.read_csv('./data/bmi_lbs.csv', encoding='euc-kr')
  
  		#3. 위쪽 5개 살펴보기
  		bmi_data.head()

  

  • 비만도 컬럼의 종류를 확인해보자.

    bmi_data['Label'].unique()
    bmi_data['Label'].value_counts()

    

  • 단위 변경하기

    # 몸무게를 파운드 -> kg단위로 변경
    bmi_data['Weight(kg)'] = bmi_data['Weight(lbs)']*0.453592

  • 상위 데이터 출력

      bmi_data.head()

  • 기술 통계확인(describe()함수 사용)

    bmi_data.describe()

    

  • 문제와 정답 분리하기

    X = bmi_data[['Height','Weight(kg)']]
    y = bmi_data['Label']

  3. 예측
     • 샘플데이터 추출

     X_sample = bmi_data.iloc[[80,105,275,300,345],[2,4]]
     y_sample = bmi_data.iloc[[80,105,275,300,345],0]

     • 예측결과 변수에 담기

       pre = bmi_model.predict(X_sample)

  4. 평가 <- 젤 중요(검증)
     • 모델평가 함수 활용

     #정확도(전체 중에서 정확히 맞춘 비율 계산)
      from sklearn.metrics import accuracy_score 
              
     #실제 정답, 모델의 예측값, 0.0(하나도 못맞췄을 경우) ~ 1.0(다 맞췄을 경우)
     score = accuracy_score(y_sample, pre) 

문제점

• 500명의 비만도 데이터를 학습하고 그중에 5명을 추출해서 평가를 진행하는 방법은 옳지않다.
• 이미 모델에 500명에 대해서 학습했기 때문에 상대적으로 추출한 5명을 잘 맞출 확률이 높다
• 그래서 머신러닝에서는 훈련용 데이터와 평가용 데이터를 사전에 구분해서 활용한다.
• 일반적으로 비율은 7:3으로 활용한다.
• train 데이터(70%), test 데이터(30%)

• 훈련용, 평가용 데이터 분리

  from sklearn.model_selection import train_test_split
  #기본적으로 75:25 비율, test_size를 통해 비율 조절 가능, random_state - 고정된 데이터로  
  X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.3,random_state=219)

• 훈련용, 평가용으로 정의부터 평가하기

   
          bmi_model2 = KNeighborsClassifier()
  		bmi_model2.fit(X_train,y_train)
  		pre2 = bmi_model2.predict(X_test)
  		score2 = accuracy_score(y_test,pre2)
  		score2

• 출력화면
  

• 모델 활용하기

  bmi_model2.predict([[178,74],[188,65]])