기술 가이드

Scikit-learn으로 머신러닝 시작하기

taeridad19 2025. 5. 30. 11:20

Scikit-learn으로 머신러닝 시작하기

머신러닝 입문을 위한 최고의 도구, Scikit-learn

머신러닝은 데이터를 기반으로 의사결정을 자동화하는 기술로, 다양한 산업에서 핵심 역할을 하고 있습니다. 텍스트 분류, 이미지 인식, 예측 모델링 등 수많은 분야에서 활용되고 있는 머신러닝을 처음 접할 때 가장 적합한 도구가 바로 Scikit-learn입니다.

Scikit-learn은 Python 기반의 머신러닝 라이브러리로, 단순하고 일관된 API, 풍부한 알고리즘, 우수한 문서화를 통해 입문자부터 전문가까지 폭넓게 사용되고 있습니다.

Scikit-learn의 특징과 장점

1. 직관적인 사용법

Scikit-learn은 데이터를 불러오고, 전처리하고, 모델을 훈련하고, 평가하는 전 과정을 일관된 코드 패턴으로 처리할 수 있게 도와줍니다. 함수의 이름과 파라미터도 명확해 초보자도 빠르게 적응할 수 있습니다.

2. 다양한 머신러닝 알고리즘 내장

선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정나무, SVM, K-최근접 이웃(KNN), 랜덤 포레스트, 그레이디언트 부스팅, 클러스터링 등 다양한 지도/비지도 학습 모델이 기본으로 포함되어 있어 별도의 설치 없이 사용할 수 있습니다.

3. 학습과 예측까지의 통합 워크플로우 제공

Scikit-learn은 fit(), predict(), score()와 같은 일관된 메서드를 통해 학습과 예측을 쉽고 빠르게 진행할 수 있습니다. 이는 다양한 알고리즘 간 교체 실험이 쉬움을 의미합니다.

4. 풍부한 데이터 전처리 도구

정규화, 스케일링, 원-핫 인코딩, 결측치 처리, 파이프라인 구성 등 머신러닝에서 필수적인 전처리 도구가 내장되어 있어 실제 데이터에 대한 적용이 매우 유연합니다.

Scikit-learn을 이용한 머신러닝 기본 흐름

1. 데이터 불러오기

Scikit-learn은 datasets 모듈을 통해 기본 데이터셋(MNIST, 아이리스, 와인, 당뇨병 등)을 제공하며, Pandas와 NumPy를 함께 사용하면 외부 CSV, Excel 등의 데이터도 쉽게 불러올 수 있습니다.

from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target

2. 데이터 전처리

머신러닝 알고리즘의 성능을 높이기 위해서는 입력 데이터의 전처리가 중요합니다. 대표적인 전처리 기법은 다음과 같습니다:

  • 표준화(Standardization): 평균이 0이고 분산이 1이 되도록 데이터 정규화
  • 정규화(Normalization): 데이터의 범위를 [0, 1]로 맞추기
  • 카테고리 인코딩: 범주형 데이터를 수치형으로 변환 (예: OneHotEncoder)
  • 결측값 처리: 평균, 중앙값, 또는 가장 빈도 높은 값으로 대체
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

3. 데이터 분할

모델의 일반화 능력을 평가하기 위해 전체 데이터를 훈련용과 테스트용으로 나눕니다. 보통 70~80%는 훈련, 나머지는 테스트용으로 사용됩니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 모델 선택 및 학습

Scikit-learn은 다양한 모델을 제공하며, 모델 객체를 생성한 후 fit() 메서드로 학습을 진행합니다.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

5. 예측 및 평가

학습된 모델은 predict() 메서드로 예측하고, 다양한 평가 지표로 성능을 확인할 수 있습니다.

from sklearn.metrics import accuracy_score
y_pred = model.predict(X_test)
print("정확도:", accuracy_score(y_test, y_pred))

필요에 따라 정밀도, 재현율, F1-score, ROC-AUC 등의 지표를 활용하여 모델 성능을 세부적으로 분석할 수 있습니다.

Scikit-learn의 고급 기능

파이프라인(Pipeline)

여러 전처리 단계와 모델을 하나의 객체로 연결해 코드 관리와 재현성을 높일 수 있습니다.

from sklearn.pipeline import Pipeline
pipeline = Pipeline([
    ('scaler', StandardScaler()),
    ('classifier', LogisticRegression())
])
pipeline.fit(X_train, y_train)

하이퍼파라미터 튜닝

GridSearchCV나 RandomizedSearchCV를 사용하면 모델의 하이퍼파라미터를 자동으로 탐색하고 최적의 조합을 찾을 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import GridSearchCV
params = {'C': [0.1, 1, 10]}
grid = GridSearchCV(LogisticRegression(), params, cv=5)
grid.fit(X_train, y_train)

교차 검증(Cross-validation)

단일 훈련/테스트 분할 대신 데이터를 여러 번 나누어 평가하는 방식으로, 모델의 일반화 성능을 더 신뢰할 수 있게 측정할 수 있습니다.

실전 프로젝트에 Scikit-learn 적용하기

Scikit-learn은 Kaggle, 데이터 분석 프로젝트, 연구 실험, 프로토타이핑 등에서 널리 활용됩니다. 빠른 모델링과 실험이 가능하며, Python 기반의 다른 라이브러리(Pandas, Seaborn, Matplotlib, XGBoost 등)와도 잘 호환됩니다.

예를 들어 신용카드 사기 탐지, 고객 이탈 예측, 뉴스 기사 분류, 영화 리뷰 감성 분석 등 다양한 문제에 적용 가능합니다.

결론: Scikit-learn으로 시작하는 머신러닝

Scikit-learn은 머신러닝을 배우고 실전에서 적용하기에 가장 적합한 프레임워크 중 하나입니다. 학습부터 예측, 평가, 튜닝까지 모든 과정이 일관된 방식으로 구성되어 있어 누구나 쉽게 머신러닝을 접할 수 있도록 도와줍니다.

처음 머신러닝을 배우는 입문자라면, Scikit-learn으로 시작하는 것이 올바른 첫걸음입니다. 점점 더 복잡한 딥러닝 프레임워크로 나아가기 전에 이 라이브러리로 기초를 탄탄히 다지는 것이 중요합니다.