4. 머신러닝 모델 개발 과정 - 모델 선택 및 학습

머신러닝 모델 개발 과정 - 모델 선택 및 학습

머신러닝 모델을 개발하는 과정에서 적절한 모델을 선택하고 학습하는 것은 매우 중요한 단계입니다. 문제의 특성에 따라 최적의 모델을 선택해야 하며, 효과적인 학습을 통해 성능을 극대화할 수 있습니다.

이번 글에서는 머신러닝 모델을 선택하는 방법과 학습 과정에 대해 설명하겠습니다. 🚀

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1. 머신러닝 모델 선택 방법

모델을 선택할 때는 문제의 유형과 데이터의 특성을 고려해야 합니다. 일반적으로 다음과 같은 기준을 적용할 수 있습니다.

🔹 1.1 지도 학습(Supervised Learning) 모델 선택

지도 학습에서는 입력(X)과 정답(Y)이 주어진 상태에서 학습을 진행합니다. 지도 학습은 크게 분류(Classification)와 회귀(Regression)로 나눌 수 있습니다.

✅ 분류(Classification) 문제

• 목적: 데이터가 특정 범주(Label) 중 하나에 속하도록 예측
• 주요 알고리즘:
  • 로지스틱 회귀(Logistic Regression): 이진 분류(Binary Classification)에 적합
  • 결정 트리(Decision Tree), 랜덤 포레스트(Random Forest): 직관적이고 해석이 쉬움
  • 서포트 벡터 머신(SVM): 고차원 데이터에서도 효과적
  • 신경망(Neural Networks): 복잡한 데이터에서도 높은 성능 가능

✅ 회귀(Regression) 문제

• 목적: 연속적인 수치를 예측
• 주요 알고리즘:
  • 선형 회귀(Linear Regression): 간단하고 해석이 쉬움
  • 릿지(Ridge) & 라쏘(Lasso) 회귀: 과적합 방지를 위한 정규화 적용
  • 랜덤 포레스트(Random Forest) 회귀: 비선형 관계에서도 강력한 성능
  • 신경망(Deep Learning): 복잡한 패턴 학습 가능

🔹 1.2 비지도 학습(Unsupervised Learning) 모델 선택

비지도 학습에서는 정답(Label)이 없이 데이터의 패턴을 학습합니다.

✅ 군집화(Clustering) 문제

• 목적: 데이터가 가진 자연스러운 그룹을 찾기
• 주요 알고리즘:
  • K-Means: 대표적인 군집화 알고리즘
  • DBSCAN: 이상치(Outlier)에 강한 군집화 기법
  • 계층적 군집화(Hierarchical Clustering): 군집의 계층 구조 분석 가능

✅ 차원 축소(Dimensionality Reduction) 문제

• 목적: 데이터의 차원을 줄여서 시각화하거나 성능 개선
• 주요 알고리즘:
  • PCA (Principal Component Analysis): 데이터의 분산을 최대한 유지하면서 차원 축소
  • t-SNE: 데이터의 구조를 보존하는 비선형 차원 축소 기법

✅ 이상 탐지(Anomaly Detection) 문제

• 목적: 정상적인 패턴에서 벗어난 이상 데이터를 탐지
• 주요 알고리즘:
  • Isolation Forest: 이상치 탐지에 효과적
  • One-Class SVM: 정상 데이터와 이상 데이터를 분리하는 방식

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2. 머신러닝 모델 학습 과정

모델을 선택한 후에는 적절한 데이터 전처리와 학습 과정을 거쳐야 합니다.

🔹 2.1 데이터 전처리 (Data Preprocessing)

모델이 학습하기 전에 데이터를 정리하는 과정이 필요합니다.

✅ 데이터 로드 및 분할

• sklearn.datasets의 데이터셋을 활용하여 데이터를 로드
• train_test_split()을 사용하여 데이터 분할

✅ 특성 스케일링(Feature Scaling)

• StandardScaler (평균 0, 분산 1로 변환)
• MinMaxScaler (0~1 범위로 변환)

📌 Python 코드 예제 (데이터 로드 및 전처리)

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_iris

# 데이터 로드
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 특성 스케일링
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

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🔹 2.2 모델 학습 (Training the Model)

머신러닝 모델을 학습시키는 기본적인 과정은 다음과 같습니다.

✅ 모델 선택 및 초기화

• model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

✅ 모델 학습 (fit)

• model.fit(X_train, y_train)

✅ 모델 평가 (predict & score)

• predictions = model.predict(X_test)
• accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)

📌 Python 코드 예제 (모델 학습 및 평가)

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 모델 초기화
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train)

# 예측 수행
y_pred = model.predict(X_test)

# 성능 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("모델 정확도:", accuracy)

모델 정확도: 1.0

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3. 요약

머신러닝 모델을 성공적으로 개발하기 위해서는 다음과 같은 과정이 필수적입니다.

1. 문제 유형에 맞는 모델 선택 (분류, 회귀, 군집화 등)
2. 데이터 전처리 (결측치 처리, 특성 스케일링, 범주형 변수 인코딩 등)
3. 모델 학습 (적절한 학습 데이터 설정 및 모델 평가)

위 과정을 철저히 수행하면 보다 성능이 뛰어난 모델을 개발할 수 있습니다. 🚀