파이썬으로 머신러닝 시작하기: Scikit-Learn 핵심 정리

Scikit-Learn이란? (sklearn 완전 정복)

Scikit-learn(일반적으로 sklearn으로 불림)은 파이썬에서 가장 널리 사용되는 머신러닝 라이브러리 중 하나입니다. 회귀, 분류, 군집화, 전처리, 모델 선택까지 머신러닝의 거의 모든 과정을 빠르고 쉽게 구현할 수 있도록 도와줍니다.

초보자에게는 쉬운 입문 도구로, 실무자에게는 강력한 실험 프레임워크로 활용됩니다.

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Scikit-Learn의 주요 특징

• 다양한 알고리즘 제공
  • 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM, KNN 등.
• 강력한 전처리 기능
  • 정규화, 스케일링, 인코딩, 결측치 처리 등.
• 모델 선택 도구
  • 교차검증(Cross Validation), GridSearchCV, RandomizedSearchCV 등.
• Pipeline 지원
  • 전처리 + 모델 학습 과정을 하나로 묶어 관리 가능.
• 비지도 학습 지원
  • KMeans, PCA, DBSCAN 등 군집화 및 차원 축소 알고리즘 포함.

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간단 예제: SVM을 이용한 분류

from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 데이터 불러오기
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 학습/테스트 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 모델 학습
model = SVC()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 평가
y_pred = model.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

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실무 활용 사례

1. 고객 세분화

   • KMeans 군집화를 이용해 사용자 그룹 나누기

2. 이상 탐지 / 사기 탐지

   • 로지스틱 회귀나 랜덤 포레스트로 비정상 패턴 감지

3. 추천 시스템

   • 유사도 기반 모델 + 회귀를 결합한 추천 로직 구현

4. 의료 진단

   • 환자의 기록을 기반으로 질병 위험 예측

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Scikit-Learn의 장점

• 일관된 API: fit, predict, transform 메서드를 모든 모델이 공통으로 사용
• 내장 데이터셋 제공: iris, digits, wine 등으로 빠른 실험 가능
• 풍부한 문서화: 공식 문서와 커뮤니티 예제가 풍부
• 생태계 통합성: NumPy, Pandas, Matplotlib 등과 잘 호환됨

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한계점

• 딥러닝 미지원

  • 신경망 기반 학습은 TensorFlow, PyTorch 사용 권장

• GPU 가속 없음

  • 대규모 데이터나 고속 연산에는 부적합

• 초대형 데이터셋에는 부적합

  • Spark MLlib이나 RAPIDS 같은 분산 처리 도구가 필요할 수 있음

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요약

Scikit-Learn은 파이썬에서 가장 신뢰받는 머신러닝 라이브러리로, 단순한 모델부터 복잡한 파이프라인까지 폭넓게 지원합니다. 전처리, 학습, 검증, 튜닝까지 전 과정을 일관된 방식으로 처리할 수 있어 머신러닝의 첫걸음을 떼기에 최적의 도구입니다.