기계 학습을 위한 Python 시작하기

ML(기계 학습)에서 Python이 인기를 얻는 이유는 사용 용이성, 유연성 및 광범위한 라이브러리 지원 때문입니다. 이 가이드는 필수 라이브러리를 다루고 간단한 모델 빌드를 시연하면서 ML용 Python 사용에 대한 기초적인 소개를 제공합니다.

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머신러닝을 위해 Python을 선택하는 이유는 무엇입니까?

ML 분야에서 Python이 우위를 점하는 데는 다음과 같은 몇 가지 주요 이점이 있습니다.

• 초보자 친화적: 직관적인 구문으로 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다.
• 다양한 라이브러리: 풍부한 라이브러리는 데이터 조작, 시각화 및 모델 구축을 단순화합니다.
• 강력한 커뮤니티 지원: 크고 활동적인 커뮤니티는 쉽게 이용할 수 있는 리소스와 지원을 보장합니다.

Python은 데이터 분석부터 모델 배포까지 ML 프로세스의 모든 단계에 대한 포괄적인 도구를 제공합니다.

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머신러닝을 위한 필수 Python 라이브러리

ML 여정을 시작하기 전에 다음과 같은 중요한 Python 라이브러리를 숙지하세요.

NumPy: Python 수치 컴퓨팅의 초석입니다. 배열, 행렬 및 수학 함수에 대한 지원을 제공합니다.

• 응용 프로그램: 기본적인 수치 연산, 선형 대수 및 배열 조작에 필수적입니다.

Pandas: 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. DataFrame 구조는 구조화된 데이터 작업을 단순화합니다.

• 애플리케이션: 데이터 세트 로드, 정리 및 탐색에 적합합니다.

Scikit-learn: Python에서 가장 널리 사용되는 ML 라이브러리입니다. 분류, 회귀, 클러스터링을 위한 알고리즘을 포함하여 데이터 마이닝 및 분석을 위한 효율적인 도구를 제공합니다.

• 애플리케이션: ML 모델 구축 및 평가

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개발 환경 설정

pip를 사용하여 필요한 라이브러리를 설치합니다.

<code class="language-bash">pip install numpy pandas scikit-learn</code>

설치가 완료되면 코딩을 시작할 준비가 된 것입니다.

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실용적인 머신러닝 워크플로

꽃잎 측정값을 기준으로 붓꽃 종을 분류하는 붓꽃 데이터세트를 사용하여 기본 ML 모델을 구축해 보겠습니다.

1단계: 라이브러리 가져오기

필요한 라이브러리 가져오기:

<code class="language-python">import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score</code>

2단계: 데이터 세트 로드

Scikit-learn을 사용하여 Iris 데이터 세트를 로드합니다.

<code class="language-python"># Load the Iris dataset
iris = load_iris()

# Convert to a Pandas DataFrame
data = pd.DataFrame(iris.data, columns=iris.feature_names)
data['species'] = iris.target</code>

3단계: 데이터 탐색

데이터 분석:

<code class="language-python"># Display initial rows
print(data.head())

# Check for missing values
print(data.isnull().sum())

# Summary statistics
print(data.describe())</code>

4단계: 데이터 준비

특성(X)과 라벨(y)을 분리하고 데이터를 학습 및 테스트 세트로 분할:

<code class="language-python"># Features (X) and labels (y)
X = data.drop('species', axis=1)
y = data['species']

# Train-test split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)</code>

5단계: 모델 훈련

랜덤 포레스트 분류기 학습:

<code class="language-bash">pip install numpy pandas scikit-learn</code>

6단계: 예측 및 평가

예측 및 모델 정확도 평가:

<code class="language-python">import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score</code>

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축하합니다! 첫 번째 ML 모델을 만들었습니다. 더 많은 학습을 원하시면:

• Kaggle 또는 UCI 기계 학습 저장소에서 데이터세트를 탐색해 보세요.
• 다른 알고리즘(선형 회귀, 의사결정 트리, 지원 벡터 머신)을 실험해 보세요.
• 데이터 전처리 기술(스케일링, 인코딩, 기능 선택)을 알아보세요.

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추가 학습 리소스

• Scikit-learn 문서: 공식 Scikit-learn 가이드
• Kaggle Learn: 초보자를 위한 실용적인 ML 튜토리얼
• Sebastian Raschka의 Python Machine Learning: Python을 사용한 ML에 관한 사용자 친화적인 책입니다.

위 내용은 기계 학습을 위한 Python 시작하기의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!