[ML] Intro - iris 품종 예측하기 - 개요

강주형·2022년 6월 30일
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scikit-learn

왜 scikit-learn을 사용하지?

  1. 파이썬에서 정형데이터로 머신러닝을 구현하는 것은 대부분 scikit-learn으로 함
  2. 사용하기 쉽고 가장 파이썬스러운 API
  3. 오랜 기간 실전 환경에서 검증됐으며, 매우 많은 환경에서 사용되는 성숙한 라이브러리
  4. 주로 NumPy와 Scipy 기반 위에서 구축된 라이브러리

scikit-learn 간단 정리

학습: fit()
예측: predict()

scikit-learn 모델

  • 분류(Classifier) 구현 클래스
    -DecisionTreeClassifier
    -RandomForestClassifier
    -GredientBoostingClassifier
    -GaussianNB
    -SVC
  • 회귀(Regressor) 구현 클래스
    -LinearRegression
    -Ridge
    -Lasso
    -RandomForestRegressor
    -GradientBoostingRegressor

    우리는 다음 글에서 분류 구현 클래스 중 하나인 DecisionTreeClassifier를 사용할 예정

iris 데이터 분류 예측 개요

지금부터 scikit-learn 라이브러리를 이용해서 유명한 iris(붓꽃) 데이터 분류 예측을 진행한다.

꽃잎의 길이와 너비, 꽃받침의 길이와 너비 feature를 기반으로 꽃의 품종을 예측
품종: [setosa, versicolor, virginica]

  • Feature
    X를 생각하면 됨, 데이터 세트의 일반 속성

  • Label (Class, Target)
    Y를 생각하면 됨, 데이터 세트의 정답 데이터

그러니까 iris 데이터에서는

  • Feature: 꽃잎의 길이와 너비, 꽃받침의 길이와 너비
  • Label: 꽃의 품종

iris 데이터 분류 예측 과정


데이터 세트 분리 -> 모델 학습 -> 예측 수행 -> 평가

지도학습과 비지도학습

  • 지도학습
    Label(정답)이 있는 것
    train 데이터의 Label 데이터로 모델을 학습한 뒤, 미지의 Label을 예측한다!

  • 비지도학습
    Label(정답)이 없는 것

그러니까 iris 데이터 분류 예측은 지도학습이면서 분류(Classification)이다.

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