머신러닝 모델 및 데이터 전처리를 위한 주요 클래스들이 있습니다. 다음은 몇 가지 소개할 만한 클래스들입니다:
GridSearchCV 및 RandomizedSearchCV
이 클래스들은 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 사용됩니다. GridSearchCV는 지정된 하이퍼파라미터 그리드에서 모든 조합을 시도하고 최적의 하이퍼파라미터를 찾아줍니다. RandomizedSearchCV는 랜덤 샘플링을 통해 하이퍼파라미터 공간에서 무작위로 조합을 시도합니다.
from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCVPipeline
Pipeline 클래스는 데이터 전처리와 모델 훈련 단계를 하나의 파이프라인으로 묶어주는 데 사용됩니다. 이를 통해 코드를 더 깔끔하게 작성하고, 모델을 쉽게 재사용할 수 있습니다.
from sklearn.pipeline import PipelineStandardScaler, MinMaxScaler 등의 전처리 클래스
데이터의 스케일을 조정하거나 정규화할 때 사용됩니다. StandardScaler는 평균과 표준편차를 이용하여 스케일을 조정하고, MinMaxScaler는 최솟값과 최댓값을 이용하여 데이터를 [0, 1] 범위로 조정합니다.
from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScalerOneHotEncoder
범주형 변수를 원-핫 인코딩하여 머신러닝 모델에서 사용할 수 있도록 변환하는 데 사용됩니다.
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderImputer
결측값 (누락된 데이터)을 처리하기 위해 사용됩니다. 주요 전략은 평균, 중앙값, 최빈값을 사용하여 결측값을 대체하는 것입니다.
from sklearn.impute import SimpleImputerFeatureSelection 클래스들
특성 선택을 위한 다양한 클래스가 있습니다. 예를 들어, SelectKBest는 최상위 k개의 특성을 선택하고, RFECV는 재귀적 특성 제거를 수행하여 중요한 특성을 찾습니다.
from sklearn.feature_selection import SelectKBest, RFECV이러한 클래스들은 머신러닝 작업을 보다 쉽게 수행하고 모델을 효과적으로 개발하기 위한 중요한 도구들입니다. 데이터 및 모델에 따라서 이러한 클래스들 중 어떤 것을 사용해야 할지 결정할 수 있습니다.
해당 게시글은 ChatGPT의 도움을 받아 작성되었습니다.
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