Python 머신 러닝 - Docker 를 활용한 실습

소개

이 랩에서는 미래적인 수중 도시로 이동하여 심해 보물 사냥꾼의 역할을 맡게 됩니다. 여러분의 임무는 Python 머신 러닝 기술을 사용하여 수중 데이터를 분석하고 숨겨진 보물을 찾는 것입니다. 수중 도시는 신비로운 유물과 발견을 기다리는 귀중한 보물로 가득합니다. 여러분의 목표는 Python 머신 러닝 지식을 활용하여 심해의 비밀을 밝혀내는 것입니다.

데이터 전처리 및 탐색

이 단계에서는 다양한 센서에서 수집된 수중 데이터를 로드하고 전처리하는 것으로 시작합니다. Python 의 pandas 및 numpy 라이브러리를 사용하여 데이터 세트를 탐색하여 수중 환경에 대한 통찰력을 얻고 패턴을 식별합니다.

~/project/data_preprocessing.py에서:

## data_preprocessing.py

import pandas as pd
import numpy as np

## Load the underwater dataset into a pandas DataFrame
underwater_data = pd.read_csv('/home/labex/project/underwater_data.csv')

## Perform data preprocessing and exploration
print(underwater_data)

스크립트 실행:

python data_preprocessing.py

다음 정보가 터미널에 표시되어야 합니다:

   sensor1  sensor2  sensor3  sensor4
0      1.2      3.4      5.6      2.1
1      2.3      4.5      6.7      3.2
2      3.4      5.6      7.8      4.3

모델 훈련 및 평가

이 단계에서는 Python 의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 전처리된 데이터를 기반으로 잠재적인 수중 보물의 위치를 예측하기 위한 머신 러닝 모델을 구축합니다. 의사 결정 트리, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machines) 과 같은 다양한 머신 러닝 알고리즘의 성능을 훈련하고 평가합니다.

~/project/model_training.py에서:

## model_training.py

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

## Read the data from the "underwater_data.csv" file
data = pd.read_csv("/home/labex/project/underwater_data.csv")

## Convert data to a NumPy array
data = np.array(data)

## Extract feature matrix X and target variable y
X = data[:, :-1]  ## Use all rows, except the last column as the feature matrix X
y = data[:, -1]   ## Use all rows, the last column as the target variable y

## Split the preprocessed data into training and testing sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

## Initialize and train a random forest regressor
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

## Evaluate the model's performance
predictions = model.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

스크립트 실행:

python model_training.py

다음 정보가 터미널에 표시되어야 합니다:

Mean Squared Error: 1.8009639999999907

요약

이 랩에서는 미래의 수중 도시에서 Python 머신 러닝 기술을 적용할 수 있도록 야심 찬 보물 사냥꾼을 위한 실습 경험을 설계했습니다. 수중 데이터를 전처리하고 탐색하고 머신 러닝 모델을 훈련함으로써 숨겨진 보물을 발견하고 실제 시나리오에서 머신 러닝의 적용에 대한 귀중한 통찰력을 얻을 수 있습니다.