[Data Science] Pycaret으로 복잡함 없이 기계학습(Machine Learning) 시작하기: 초보자를 위한 가이드

데이터 분석의 세계에서 Python은 가장 인기 있는 언어 중 하나입니다. 오늘 소개할 ‘Pycaret’은 Python에서 사용할 수 있는 오픈 소스 데이터 분석 및 기계 학습 라이브러리입니다.

 

 

Pycaret 배우기

---

PyCaret이란?

 

Pycaret 소개

당신의 매니저가 새로운 클러스터링 모델 개발을 요청했다고 상상해 보세요. 일반적인 데이터 사이언스 프로젝트에서는 이에 대한 응답으로 탐색적 데이터 분석(EDA), 데이터 전처리, 모델 훈련, 모델 평가 등 여러 단계를 거쳐야 합니다. 이러한 과정은 복잡하고, 시간이 많이 소요될 수 있습니다.

 

하지만 프로젝트 초기 단계에서 빠른 결정을 내려야 한다면, 어떨까요? PyCaret이 이러한 상황에서 완벽한 설루션을 제공합니다. PyCaret을 사용하면, 몇 줄의 코드만으로 데이터를 전처리하고, 다양한 모델을 훈련시키며, 성능을 평가할 수 있습니다. 이는 프로젝트의 POC(Proof of Concept) 단계를 빠르게 진행하고, 초기 결정을 내릴 수 있도록 도움을 줍니다.

 

그렇다면 PyCaret을 왜 사용해야 할까요? PyCaret은 저코드(Low-Code) 머신러닝 라이브러리로, 복잡한 과정 없이 간단하고 빠르게 모델을 개발할 수 있습니다. 수백 줄의 코드를 몇 줄로 줄여주어 실험 주기를 크게 단축시켜 주며, 머신러닝 모델 개발에 필요한 다양한 기능을 간편하게 사용할 수 있습니다. 그러나 주의해야 할 점이 있습니다. PyCaret은 POC 생성이나 초기 모델 개발에는 매우 유용하지만, 실제 프로덕션 환경에서의 사용은 신중해야 합니다. 프로덕션 환경에서는 더욱 세밀하고 고도화된 모델 튜닝과 관리가 요구되며, PyCaret이 제공하는 기능만으로는 한계가 있을 수 있습니다. 따라서 PyCaret은 프로젝트 초기 단계에서 빠른 모델 개발과 검증에 큰 힘이 될 것입니다.

 

장단점

장점

• 저 코드 라이브러리: 복잡한 작업을 몇 줄의 코드로 간소화하여 사용자가 빠르게 모델을 개발할 수 있게 도와줍니다.
• 다양한 알고리즘 지원: 주요 머신러닝 라이브러리들과 통합되어 있어, 다양한 알고리즘을 손쉽게 활용할 수 있습니다.
• 비교적 쉬운 사용성: Python에 익숙하지 않은 사용자도 상대적으로 쉽게 PyCaret을 활용하여 프로젝트를 수행할 수 있습니다. POC 제작의 용이성: 초기 아이디어의 타당성 검증을 위한 POC 제작에 매우 적합합니다.

단점

• 프로덕션 환경의 한계: PyCaret은 초기 모델 개발에는 유용하지만, 실제 프로덕션 환경에 배포하기에는 세부 튜닝이나 고도화된 모델 관리가 제한적일 수 있습니다.
• 고급 사용자의 한계: PyCaret이 제공하는 기능 밖의 고급 튜닝이나 사용자 정의 기능을 활용하려는 고급 사용자에게는 제한적일 수 있습니다.

---

PyCaret을 활용한 Clustering 모델 만들기: 초보자를 위한 가이드

설치 방법

PyCaret 설치는 pip를 통해 쉽게 설치할 수 있습니다.

pip install pycaret

 

1. 데이터 불러오기

from pycaret.datasets import get_data
data = get_data('jewellery')

Jewellery 데이터

2. 모델 생성

다양한 클러스터링 알고리즘 중 원하는 것을 선택하여 모델을 생성합니다. 이 예제에서는 Kmeans를 사용합니다.

kmeans = create_model('kmeans')

kmeans 모델 생성 결과

3. 레이블 할당

 

학습된 모델을 사용하여 각 데이터 포인트에 클러스터 레이블을 할당합니다.

kmeans_cluster = assign_model(kmeans)
kmeans_cluster

 

할당된 클러스터 레이블

 

 

4. 모델 분석

모델의 성능과 클러스터링 결과를 다양한 플롯을 통해 분석합니다.

# plot pca cluster plot 
plot_model(kmeans, plot = 'cluster')

# plot elbow
plot_model(kmeans, plot = 'elbow')

PCA Plot과 Elbow Plot

 

5. 예측

학습 데이터셋뿐만 아니라 새로운 데이터셋에 대해서도 클러스터 라벨을 예측합니다.

kmeans_pred = predict_model(kmeans, data=data)

 

6. 모델 저장하기

학습된 모델과 전처리 파이프라인을 디스크에 저장하거나 로드하여 나중에 사용할 수 있습니다.

save_model(kmeans, 'kmeans_pipeline')
kmeans_pipeline = load_model('kmeans_pipeline')

모델 저장하기

모델 분석 간소화하기

 

데이터를 불러오는 단계부터 모델 저장까지의 전체 과정을 아주 효율적으로 수행할 수 있습니다. 그 결과, PyCaret은 데이터 분석 프로젝트의 시작 단계에서 빠르게 모델을 구축하고, 그 성능을 검증하는데 큰 도움을 줄 것입니다.

# load dataset
from pycaret.datasets import get_data
jewellery = get_data('jewellery')

# init setup
from pycaret.clustering import *
clu1 = setup(data = jewellery)

# train a model
kmeans = create_model('kmeans')

# assign model
assign_model(kmeans)

---

마무리하자면, PyCaret은 데이터 분석의 복잡한 과정을 간결하게 만들어주는 강력한 도구입니다. 초기 모델 개발 및 프로토타입 제작에 있어서 그 가치를 발휘하지만, 실제 상용 환경에서의 활용에 있어서는 주의 깊게 접근해야 할 것입니다. 이러한 특징과 장단점을 잘 이해하고, 적절한 상황에서 활용한다면, PyCaret은 데이터 분석 작업을 더욱 효과적으로 만들어줄 것입니다.