머신러닝 단순화를 향한 여정

머신러닝 프로젝트를 시작한다는 것은 큰 퍼즐을 푸는 것처럼 부담스러울 수 있습니다. 한동안 기계 학습 여정을 진행하는 동안, 배우고 싶어하는 다른 사람들을 가르치고 안내하기 시작하게 되어 기쁩니다. 오늘은 첫 번째 ML(머신러닝) 파이프라인을 생성하는 방법을 보여드리겠습니다! 이 간단하면서도 강력한 도구는 ML 모델을 효과적으로 구축하고 구성하는 데 도움이 됩니다. 뛰어들어 보세요.

문제: 기계 학습 워크플로 관리
머신러닝을 시작할 때 직면한 과제 중 하나는 워크플로를 구조화하고 반복 가능하게 만드는 것이었습니다. 기능 확장, 모델 교육 및 예측은 종종 분리된 단계처럼 느껴지며, 매번 수동으로 처리하면 인적 오류가 발생하기 쉽습니다. 파이프라인의 개념이 작용하는 곳이 바로 여기입니다.

ML 파이프라인을 사용하면 여러 처리 단계의 순서를 함께 지정하여 일관성을 보장하고 복잡성을 줄일 수 있습니다. Python 라이브러리 scikit-learn을 사용하면 파이프라인 생성이 간단하고 감히 즐거웠습니다!

파이프라인의 성분
ML 파이프라인에 생명을 불어넣은 코드는 다음과 같습니다.

from sklearn.pipeline import Pipeline

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import make_classification
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split


steps = [("Scaling", StandardScaler()),("classifier",LogisticRegression())]
pipe = Pipeline(steps)
pipe

X,y = make_classification(random_state=42)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state=42)


pipe.fit(X_train, y_train)

pipe.predict(X_test)

pipe.score(X_test, y_test)

분석해 보겠습니다.

데이터 준비: make_classification을 사용하여 합성 분류 데이터를 생성했습니다. 이를 통해 외부 데이터 세트 없이 파이프라인을 테스트할 수 있었습니다.
파이프라인 단계: 파이프라인은 두 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.
StandardScaler: 모든 기능이 평균 및 단위 분산이 0이 되도록 조정됩니다.
LogisticRegression: 이진 결과를 예측하는 간단하면서도 강력한 분류기입니다.
훈련 및 평가: 파이프라인을 사용하여 하나의 원활한 흐름으로 모델을 훈련하고 성능을 평가했습니다. Pipe.score() 메서드는 모델의 정확도를 측정하는 빠른 방법을 제공했습니다.
배울 수 있는 것
이 파이프라인을 구축하는 것은 단순한 연습 그 이상입니다. 주요 ML 개념을 배울 수 있는 기회입니다.

모듈성 문제: 파이프라인은 기계 학습 워크플로를 모듈화하여 구성 요소를 쉽게 교체할 수 있도록 합니다(예: 다른 스케일러 또는 분류기를 사용).
재현성이 핵심: 전처리 및 모델 학습을 표준화함으로써 파이프라인은 코드를 재사용하거나 공유할 때 오류가 발생할 위험을 최소화합니다.
효율성 향상: 확장 및 예측과 같은 반복 작업을 자동화하면 시간이 절약되고 실험 전반에 걸쳐 일관성이 보장됩니다.
결과 및 반성
파이프라인은 내 합성 데이터 세트에서 잘 작동하여 90% 이상의 정확도 점수를 달성했습니다. 이 결과가 획기적인 것은 아니지만 구조화된 접근 방식을 통해 더욱 복잡한 프로젝트를 처리할 수 있다는 확신을 갖게 되었습니다.

저를 더욱 흥분시키는 것은 이 과정을 다른 사람들과 공유한다는 것입니다. 이제 막 시작했다면 이 파이프라인은 기계 학습 워크플로를 마스터하기 위한 첫 번째 단계입니다. 기본을 다시 복습하는 사람들에게는 큰 힘이 됩니다.

다음으로 살펴볼 내용은 다음과 같습니다.

• 특징 선택이나 범주형 변수 인코딩과 같은 더 복잡한 전처리 단계를 실험해 보세요.
• 파이프라인 프레임워크 내에서 의사결정 트리 또는 앙상블 모델과 같은 다른 알고리즘을 사용합니다.
• 파이프라인과 결합된 GridSearchCV를 사용한 초매개변수 조정과 같은 고급 기술을 살펴보세요.
• 이 파이프라인을 만드는 것은 도전적이지만 매력적일 것을 약속하는 공유 여정의 시작을 의미합니다. 저와 함께 학습하든, 기본을 다시 복습하든 상관없습니다.

파이프라인 하나씩 계속 함께 성장해 나가요!

위 내용은 머신러닝 단순화를 향한 여정의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!