7개의 집중형 가이드 랩을 통해 scikit-learn의 핵심 작업 흐름을 배웁니다. 라이브러리를 설정하고 실제 데이터셋을 살펴보며 특성을 변환하고 회귀와 분류 모델을 학습해 예측, 시각화, 분류 지표 계산, 교차 검증까지 수행합니다.
작은 Python 스크립트와 익숙한 데이터셋을 사용해 각 API 동작을 분명히 확인합니다. Iris는 탐색, 전처리, KNN 분류, 교차 검증에 사용하고 California Housing은 다변량 회귀 예제로 사용합니다.
학습 내용
pip로 scikit-learn을 설치하고 모듈을 가져오며 버전을 확인하고 데이터셋 객체 살펴보기- Iris를 불러와 특성 행렬, 타깃 레이블, 특성 이름, 메타데이터에 접근하기
- Matplotlib 산점도를 만들고 저장해 특성을 탐색하고 예측값과 실제값 비교하기
- 특성과 타깃을 분리하고
StandardScaler로 수치 특성 표준화하기 LabelEncoder로 레이블을 인코딩하고fit,transform,fit_transform의 차이 이해하기- 훈련 및 테스트 데이터로 나누고 California Housing에
LinearRegression을 학습해 예측 생성하기 - Iris에 이웃 3개의
KNeighborsClassifier를 학습하고, 별도로 미리 정의된 이진 예측을 정확도, 혼동 행렬, 정밀도, 재현율, F1으로 평가하기 - 선형 서포트 벡터 분류기를 5겹
cross_val_score로 평가하고 점수의 평균과 표준편차 요약하기
추천 대상
이 과정은 scikit-learn estimator 작업 흐름을 간결하게 배우려는 Python 학습자, 데이터 분석 초보자, 예비 머신러닝 실무자를 위한 과정입니다. 간단한 Python 스크립트를 읽고 수정할 수 있지만 라이브러리는 처음인 학습자에게 가장 적합합니다.
선수 지식: 변수, import, 함수 호출, 리스트나 배열, 간단한 스크립트 읽기 등 Python 기초를 권장합니다. 머신러닝 구현 경험은 필요하지 않으며 훈련 데이터, 특성, 레이블에 대한 기본 이해가 있으면 도움이 됩니다.
학습 환경: 7개의 초급 랩 모두 편집기와 통합 터미널이 있는 Ubuntu 22.04 WebIDE에서 실행됩니다. Python 파일에서 scikit-learn, NumPy, pandas, Matplotlib을 사용하며 California Housing 랩은 fetch_california_housing()으로 데이터를 가져옵니다.
자주 묻는 질문
프로그래밍 완전 초보자를 위한 Python 과정인가요?
아니요. scikit-learn 동작은 단계별로 설명하지만 Python 파일을 편집하고 import, 변수, 함수 호출, 배열 인덱싱을 이해한다고 가정합니다. 이러한 개념이 익숙하지 않다면 먼저 Python 기초를 학습하세요.
어떤 모델을 구현하나요?
California Housing 값에 선형 회귀를 학습하고 Iris 클래스에 이웃 3개의 KNN을 학습합니다. 미리 구성된 선형 서포트 벡터 분류기로 5겹 교차 검증도 시연합니다. 트리, 앙상블, 군집화, 신경망, 모델 배포는 다루지 않습니다.
Jupyter Notebook을 사용하나요?
아니요. Ubuntu WebIDE에서 .py 스크립트를 편집하고 통합 터미널에서 실행합니다. 그래프는 Notebook 셀이 아니라 이미지 파일로 저장합니다.
완전한 운영용 머신러닝 프로젝트를 구축하나요?
아니요. 7개의 독립적인 가이드 랩이 설치, 탐색, 전처리, 모델링, 지표, 검증을 각각 다룹니다. API 흐름을 소개하지만 Pipeline, 하이퍼파라미터 검색, 배포, 모니터링, 운영 데이터 엔지니어링은 범위 밖입니다.
