머신러닝 & AI 개발자 Tip & 강좌 게시판

Data Scientist와 개발자를 위한 머신러닝, AI 등 개발 Tip과 강좌 게시판 입니다. 일반적인 머신러닝은 물론 딥러닝(Tensorflow, Keras, PyTorch 등), 인공지능 관련 업무를 진행하면서 얻은 Tip이나 강좌, 새로운 소식을 적어 주시면 다른 개발자 분들에게 큰 도움이 됩니다.

안녕하세요. SQLER의 코난 김대우입니다. 

이번 강좌에서는, Python 머신러닝 강좌 - 11. scikit-learn으로 선형회기(linear regression) 모델 머신러닝 트레이닝 수행을 진행토록 하겠습니다.

예제 노트북 파일 : scikit-learn으로 선형회기(linear regression) 모델 머신러닝 트레이닝 수행

 

SQLER에서 진행되는 전체 Python / 머신러닝 강좌 목록

 

코드를 실행하기 위해서는, vscode에서 새로운 파일을 만들고 강좌 내용을 단계별로 copy&paste해서 실행하시면 됩니다. 또는, Jupyter notebook을 실행하고 단계별로 실행하셔도 됩니다.

예를 들어, 11_sklearn_train.ipynb를 생성하고 vscode에서 실행하면, Jupyter notebook이 실행됩니다.(vscode에서 실행도 가능하며, 웹브라우저에서도 실행 가능합니다.)

또는, github 리포지토리를 clone 하신 후, vscode나 Jupyter notebook에서, 위의 노트북 파일을 열면 됩니다. 
 

상세한 환경 구성이 필요 하시다면, 개발자 커뮤니티 SQLER.com - Python 초급 강좌 목차 - 1. Python 개발 환경 구성 문서를 참조해 WSL, vscode, conda, jupyter notebook 설정을 모두 먼저 완료 하시길 권장해 드립니다.

 

Python 머신러닝 강좌 - 11. scikit-learn으로 선형회기(linear regression) 모델 머신러닝 트레이닝 수행

 

선형회기 머신러닝 알고리즘

선형 회귀(Linear regression)는 데이터셋을 기반으로 값을 예측하는 일반적인 알고리즘입니다.

일반적인 클래스와 함수

 

선형 회귀(linear regression) 알고리즘으로 모델 트레이닝

데이터를 준비하고 모델 트레이닝을 진행합니다. scikit-learn에는 머신러닝 모델 트레이닝을 위해 호출 할 수있는 여러 라이브러리와 메서드가 있습니다. 이 노트북에서는 scikit-learn 라이브러리의 LinearRegression 모델을 사용합니다.

 

데이터 로드, null 값이 모두 제거, feature 및 label이 별도의 트레이닝 및 테스트 데이터셋으로 분할 된 DataFrame이 필요합니다. 따라서 이전 노트북의 명령을 빠르게 다시 실행하여 시작합니다.

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

# CSV 파일에서 데이터를 로드
delays_df = pd.read_csv('Lots_of_flight_data.csv') 

# null값을 제거 - null값이 있으면 트레이닝 과정에서 문제를 유발할 수 있습니다.
delays_df.dropna(inplace=True)

# Feature column들을 X DataFrame으로 이동
X = delays_df.loc[:,['DISTANCE', 'CRS_ELAPSED_TIME']]

# Labe column을 y DataFrame으로 이동
y = delays_df.loc[:,['ARR_DELAY']] 

# 데이터를 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋으로 분리 
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
                                                    X, 
                                                    y, 
                                                    test_size=0.3, 
                                                    random_state=42
                                                   )

 

Scikit Learn의 Linear Regression fit 메서드를 사용하여 X_train 및 y_train에 저장된 트레이닝 데이터를 기반으로 선형 회귀(linear regression) 모델 트레이닝을 시작합니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

regressor = LinearRegression()     # scikit learn LinearRegression 개체 생성
from sklearn.linear_model import LinearRegression

regressor = LinearRegression()     # scikit learn LinearRegression 개체 생성
regressor.fit(X_train, y_train)    # fit 메서드를 사용해 모델 트레이닝 실행

=== 실행결과 ===

LinearRegression(copy_X=True, fit_intercept=True, n_jobs=None, normalize=False)

 

머신러닝 트레이닝 과정이 완료되었습니다. 이제, regressor 객체에는 트레이닝된 선형 회귀(Linear Regression) 모델이 포함되어 있습니다. 

다음 강좌에서는 이 모델을 테스트하는 과정을 진행하겠습니다.

 

참고자료

개발자 커뮤니티 SQLER.com - Python 무료 강좌 - 기초, 중급, 머신러닝

c9-python-getting-started/even-more-python-for-beginners-data-tools/11 - Train a linear regression model with scikit-learn at master · CloudBreadPaPa/c9-python-getting-started (github.com)

 

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