scikit-learn
scikit-learn
scikit-learn은 파이썬 기반의 오픈소스 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석과 머신러닝 모델 개발을 위한 다양한 알고리즘과 도구를 제공합니다. 간결한 API와 뛰어난 문서화로 인해 초보자부터 전문가까지 널리 사용되며, 데이터 과학 및 인공지능 분야에서 사실상 표준 라이브러리로 자리 잡고 있습니다. scikit-learn은 NumPy, SciPy, Matplotlib 등의 파이썬 과학 컴퓨팅 생태계와 긴밀하게 통합되어 있어, 데이터 전처리부터 모델 평가까지 원스톱으로 작업할 수 있습니다.
개요
scikit-learn은 2007년 David Cournapeau에 의해 시작된 Google Summer of Code 프로젝트로 개발되었으며, 이후 INRIA(프랑스 국립 정보학 및 자동화 연구소)의 연구원들과 커뮤니티의 기여를 통해 성장하였습니다. 현재는 BSD 라이선스 하에 공개되어 있으며, 상업적 및 학술적 용도로 자유롭게 사용할 수 있습니다.
이 라이브러리는 감독 학습(Supervised Learning), 비감독 학습(Unsupervised Learning), 모델 선택(Model Selection), 전처리(Preprocessing) 등 머신러닝의 주요 영역을 포괄합니다. 복잡한 수학적 이론을 내부적으로 처리하여 사용자는 비교적 간단한 코드만으로도 고급 머신러닝 모델을 구축하고 평가할 수 있습니다.
주요 기능
1. 감독 학습 알고리즘
scikit-learn은 다양한 감독 학습 모델을 제공합니다. 주요 알고리즘은 다음과 같습니다:
- 선형 회귀(Linear Regression)
- 로지스틱 회귀(Logistic Regression)
- 서포트 벡터 머신(SVM)
- 의사결정 나무(Decision Trees)
- 랜덤 포레스트(Random Forest)
- 그래디언트 부스팅 머신(Gradient Boosting Machines)
- K-최근접 이웃(K-Nearest Neighbors, KNN)
예시 코드:
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4, n_classes=2, random_state=42)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X, y)
predictions = model.predict(X)
2. 비감독 학습 알고리즘
클러스터링, 차원 축소, 이상치 탐지 등의 비감독 학습 기법도 지원합니다.
- K-평균 클러스터링(K-Means Clustering)
- 주성분 분석(PCA)
- 계층적 클러스터링
- DBSCAN
예시 코드 (PCA):
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
X = data.data
pca = PCA(n_components=2)
X_reduced = pca.fit_transform(X)
3. 데이터 전처리
정제되지 않은 데이터를 머신러닝 모델에 적합하게 변환하는 데 필요한 도구를 제공합니다.
- 정규화(Normalization), 표준화(Standardization)
- 범주형 변수 인코딩(One-Hot Encoding, Label Encoding)
- 결측치 처리(Imputation)
- 특징 스케일링(Feature Scaling)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled scaler.fit_transform(X)
4. 모델 선택 및 평가
모델의 성능을 객관적으로 평가하고 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 데 필요한 도구들:
from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV
from sklearn.svm import SVC
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
param_grid = {'C': [1, 10], 'kernel': ['linear', 'rbf']}
grid_search = GridSearchCV(SVC(), param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
설치 및 의존성
scikit-learn은 pip 또는 conda를 통해 쉽게 설치할 수 있습니다.
pip install scikit-learn
또는 Anaconda 사용자:
conda install scikit-learn
필수 의존성: - NumPy (>=1.13.3) - SciPy (>=0.19.1) - joblib (병렬 처리 지원) - threadpoolctl (스레드 제어)
장점과 한계
장점
- 일관된 API 설계: 모든 알고리즘은
fit(),predict(),transform()등의 동일한 인터페이스를 사용하여 학습 곡선을 낮춤. - 풍부한 문서와 예제: 공식 홈페이지에는 수백 개의 튜토리얼과 예제가 제공됨.
- 활발한 커뮤니티: GitHub 리포지토리에 수천 개의 기여와 이슈가 존재하며, 지속적으로 업데이트됨.
- 통합성: pandas, matplotlib, seaborn 등과의 호환성이 우수함.
한계
- 딥러닝 미지원: 신경망 기반의 딥러닝 모델은 TensorFlow, PyTorch 등 다른 라이브러리에서 다뤄야 함.
- 대규모 데이터 처리 제한: 메모리 기반 처리로 매우 큰 데이터셋에는 부적합할 수 있음.
- GPU 가속 미지원: 대부분의 알고리즘이 CPU 기반으로 실행됨.
관련 문서 및 참고 자료
- 공식 문서
- GitHub 저장소
- Scikit-learn Tutorial – Kaggle 및 DataCamp에서 제공하는 실습 자료
- Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras & TensorFlow – Aurélien Géron 저서
scikit-learn은 머신러닝 입문자에게는 학습 도구로, 전문가에게는 빠른 프로토타이핑 도구로 매우 유용하며, 데이터 과학 프로젝트의 핵심 구성 요소로 자리 잡고 있습니다.
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