파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (개정판)

권철민

엔코아 컨설팅, 한국 오라클을 거쳐 현재 kx systems에서 고성능 인메모리 DB인 kdb+의 Machine Learning 컨설턴트로 근무 중이다. 지난 20년간 50여 개 이상의 주요 고객사에서 데이터컨설팅 분야에 매진해 왔으며, 최근 몇 년간은 AI 기반의 Advanced Analytics 분야에 집중하고 있다. 직접 구현해 보지 않으면 절대 이해하지 못하는 평범한 두뇌의 소유자이며, 절망적인 프로젝트에 참여해 자기학대적인 노력으로 문제를 해결하는 이상한 성격의 소유자이기도 하다.

• ▣ 1장: 파이썬 기반의 머신러닝과 생태계 이해
  • 1.1. 머신러닝의 개념
    
    • 머신러닝의 분류
    • 데이터 전쟁
    • 파이썬과 R 기반의 머신러닝 비교
  • 1.2. 파이썬 머신러닝 생태계를 구성하는 주요 패키지
    
    • 파이썬 머신러닝을 위한 S/W 설치
  • 1.3. 넘파이
    
    • 넘파이 ndarray 개요
    • ndarray의 데이터 타입
    • ndarray를 편리하게 생성하기 – arange, zeros, ones
    • ndarray의 차원과 크기를 변경하는 reshape( )
    • 넘파이의 ndarray의 데이터 세트 선택하기 – 인덱싱(Indexing)
    • 행렬의 정렬 – sort( )와 argsort( )
    • 선형대수 연산 – 행렬 내적과 전치 행렬 구하기
  • 1.4. 데이터 핸들링 – 판다스
    
    • 판다스 시작 – 파일을 DataFrame으로 로딩, 기본 API
    • DataFrame과 리스트, 딕셔너리, 넘파이 ndarray 상호 변환
    • DataFrame의 컬럼 데이터 세트 생성과 수정
    • DataFrame 데이터 삭제
    • Index 객체
    • 데이터 셀렉션 및 필터링
    • 정렬, Aggregation 함수, GroupBy 적용
    • 결손 데이터 처리하기
    • apply lambda 식으로 데이터 가공
  • 1.5. 정리
  •  
• ▣ 2장: 사이킷런으로 시작하는 머신러닝
  • 2.1. 사이킷런 소개와 특징
  • 2.2. 첫 번째 머신러닝 만들어 보기 – 붓꽃 품종 예측하기
  • 2.3. 사이킷런의 기반 프레임워크 익히기
    
    • Estimator 이해 및 fit( ), predict( ) 메서드
    • 사이킷런의 주요 모듈
    • 내장된 예제 데이터 세트
  • 2.4. Model Selection 모듈 소개
    
    • 학습/테스트 데이터 세트 분리 – train_test_split()
    • 교차 검증
    • GridSearchCV – 교차 검증과 최적 하이퍼 파라미터 튜닝을 한 번에
  • 2.5. 데이터 전처리
    
    • 데이터 인코딩
    • 피처 스케일링과 정규화
    • StandardScaler
    • MinMaxScaler
    • 학습 데이터와 테스트 데이터의 스케일링 변환 시 유의점
  • 2.6. 사이킷런으로 수행하는 타이타닉 생존자 예측
  • 2.7. 정리
  •  
• ▣ 3장: 평가
  • 3.1. 정확도(Accuracy)
  • 3.2. 오차 행렬
  • 3.3. 정밀도와 재현율
    • 정밀도/재현율 트레이드오프
    • 정밀도와 재현율의 맹점
  • 3.4. F1 스코어
  • 3.5. ROC 곡선과 AUC
  • 3.6. 피마 인디언 당뇨병 예측
  • 3.7. 정리
  •  
• ▣ 4장: 분류
  • 4.1. 분류(Classification)의 개요
  • 4.2. 결정 트리
    
    • 결정 트리 모델의 특징
    • 결정 트리 파라미터
    • 결정 트리 모델의 시각화
    • 결정 트리 과적합(Overfitting)
    • 결정 트리 실습 – 사용자 행동 인식 데이터 세트
  • 4.3. 앙상블 학습
    
    • 앙상블 학습 개요
    • 보팅 유형 – 하드 보팅(Hard Voting)과 소프트 보팅(Soft Voting)
    • 보팅 분류기(Voting Classifier)
  • 4.4. 랜덤 포레스트
    
    • 랜덤 포레스트의 개요 및 실습
    • 랜덤 포레스트 하이퍼 파라미터 및 튜닝
  • 4.5. GBM(Gradient Boosting Machine)
    
    • GBM의 개요 및 실습
    • GBM 하이퍼 파라미터 및 튜닝
  • 4.6. XGBoost(eXtra Gradient Boost)
    
    • XGBoost 개요
    • XGBoost 설치하기
    • 파이썬 래퍼 XGBoost 하이퍼 파라미터
    • 파이썬 래퍼 XGBoost 적용 – 위스콘신 유방암 예측
    • 사이킷런 래퍼 XGBoost의 개요 및 적용
  • 4.7. LightGBM
    • LightGBM 설치
    • LightGBM 하이퍼 파라미터
    • 하이퍼 파라미터 튜닝 방안
    • 파이썬 래퍼 LightGBM과 사이킷런 래퍼 XGBoost, LightGBM 하이퍼 파라미터 비교
    • LightGBM 적용 – 위스콘신 유방암 예측
  • 4.8. 분류 실습 – 캐글 산탄데르 고객 만족 예측
    
    • 데이터 전처리
    • XGBoost 모델 학습과 하이퍼 파라미터 튜닝
    • LightGBM 모델 학습과 하이퍼 파라미터 튜닝
  • 4.9. 분류 실습 – 캐글 신용카드 사기 검출
    
    • 언더 샘플링과 오버 샘플링의 이해
    • 데이터 일차 가공 및 모델 학습/예측/평가
    • 데이터 분포도 변환 후 모델 학습/예측/평가
    • 이상치 데이터 제거 후 모델 학습/예측/평가
    • SMOTE 오버 샘플링 적용 후 모델 학습/예측/평가
  • 4.10. 스태킹 앙상블
    • 기본 스태킹 모델
    • CV 세트 기반의 스태킹
  • 4.11. 정리
  •  
• ▣ 5장: 회귀
  • 5.1. 회귀 소개
  • 5.2. 단순 선형 회귀를 통한 회귀 이해
  • 5.3. 비용 최소화하기 – 경사 하강법(Gradient Descent) 소개
  • 5.4. 사이킷런 LinearRegression을 이용한 보스턴 주택 가격 예측
    
    • LinearRegression 클래스 – Ordinary Least Squares
    • 회귀 평가 지표
    • LinearRegression을 이용해 보스턴 주택 가격 회귀 구현
  • 5.5. 다항 회귀와 과(대)적합/과소적합 이해
    
    • 다항 회귀 이해
    • 다항 회귀를 이용한 과소적합 및 과적합 이해
    • 편향-분산 트레이드오프(Bias-Variance Trade off)
  • 5.6. 규제 선형 모델 – 릿지, 라쏘, 엘라스틱넷
    • 규제 선형 모델의 개요
    • 릿지 회귀
    • 라쏘 회귀
    • 엘라스틱넷 회귀
    • 선형 회귀 모델을 위한 데이터 변환
  • 5.7. 로지스틱 회귀
  • 5.8. 회귀 트리
  • 5.9. 회귀 실습 – 자전거 대여 수요 예측
    • 데이터 클렌징 및 가공
    • 로그 변환, 피처 인코딩과 모델 학습/예측/평가
  • 5.10. 회귀 실습 – 캐글 주택 가격: 고급 회귀 기법
    
    • 데이터 사전 처리(Preprocessing)
    • 선형 회귀 모델 학습/예측/평가
    • 회귀 트리 모델 학습/예측/평가
    • 회귀 모델의 예측 결과 혼합을 통한 최종 예측
    • 스태킹 앙상블 모델을 통한 회귀 예측
  • 5.11. 정리
  •  
• ▣ 6장: 차원 축소
  • 6.1. 차원 축소(Dimension Reduction) 개요
  • 6.2. PCA(Principal Component Analysis)
    
    • PCA 개요
  • 6.3. LDA(Linear Discriminant Analysis)
    
    • LDA 개요
    • 붓꽃 데이터 세트에 LDA 적용하기
  • 6.4. SVD(Singular Value Decomposition)
    
    • SVD 개요
    • 사이킷런 TruncatedSVD 클래스를 이용한 변환
  • 6.5. NMF(Non-Negative Matrix Factorization)
    
    • NMF 개요
  • 6.6. 정리
  •  
• ▣ 7장: 군집화
  • 7.1. K-평균 알고리즘 이해
    • 사이킷런 KMeans 클래스 소개
    • K-평균을 이용한 붓꽃 데이터 세트 군집화
    • 군집화 알고리즘 테스트를 위한 데이터 생성
  • 7.2. 군집 평가(Cluster Evaluation)
    
    • 실루엣 분석의 개요
    • 붓꽃 데이터 세트를 이용한 군집 평가
    • 군집별 평균 실루엣 계수의 시각화를 통한 군집 개수 최적화 방법
  • 7.3. 평균 이동
    
    • 평균 이동(Mean Shift)의 개요
  • 7.4. GMM(Gaussian Mixture Model)
    
    • GMM(Gaussian Mixture Model) 소개
    • GMM을 이용한 붓꽃 데이터 세트 군집화
    • GMM과 K-평균의 비교
  • 7.5. DBSCAN
    
    • DBSCAN 개요
    • DBSCAN 적용하기 – 붓꽃 데이터 세트
    • DBSCAN 적용하기 – make_circles( ) 데이터 세트
  • 7.6. 군집화 실습 – 고객 세그먼테이션
    
    • 고객 세그먼테이션의 정의와 기법
    • 데이터 세트 로딩과 데이터 클렌징
    • RFM 기반 데이터 가공
    • RFM 기반 고객 세그먼테이션
  • 7.7. 정리
  •  
• ▣ 8장: 텍스트 분석
  • NLP이냐 텍스트 분석이냐?
  • 8.1. 텍스트 분석 이해
    
    • 텍스트 분석 수행 프로세스
    • 파이썬 기반의 NLP, 텍스트 분석 패키지
  • 8.2. 텍스트 사전 준비 작업(텍스트 전처리) – 텍스트 정규화
    
    • 클렌징
    • 텍스트 토큰화
    • 스톱 워드 제거
    • Stemming과 Lemmatization
  • 8.3. Bag of Words – BOW
    
    • BOW 피처 벡터화
    • 사이킷런의 Count 및 TF-IDF 벡터화 구현: CountVectorizer, TfidfVectorizer
    • BOW 벡터화를 위한 희소 행렬
    • 희소 행렬 – COO 형식
    • 희소 행렬 – CSR 형식
  • 8.4. 텍스트 분류 실습 – 20 뉴스그룹 분류
    
    • 텍스트 정규화
    • 피처 벡터화 변환과 머신러닝 모델 학습/예측/평가
    • 사이킷런 파이프라인(Pipeline) 사용 및 GridSearchCV와의 결합
  • 8.5. 감성 분석
    
    • 감성 분석 소개
    • 지도학습 기반 감성 분석 실습 – IMDB 영화평
    • 비지도학습 기반 감성 분석 소개
    • SentiWordNet을 이용한 감성 분석
    • VADER를 이용한 감성 분석
  • 8.6. 토픽 모델링(Topic Modeling) – 20 뉴스그룹
  • 8.7. 문서 군집화 소개와 실습(Opinion Review 데이터 세트)
    • 문서 군집화 개념
    • Opinion Review 데이터 세트를 이용한 문서 군집화 수행하기
    • 군집별 핵심 단어 추출하기
  • 8.8. 문서 유사도
    
    • 문서 유사도 측정 방법 – 코사인 유사도
    • 두 벡터 사잇각
    • Opinion Review 데이터 세트를 이용한 문서 유사도 측정
  • 8.9. 한글 텍스트 처리 – 네이버 영화 평점 감성 분석
    
    • 한글 NLP 처리의 어려움
    • KoNLPy 소개
    • 데이터 로딩
  • 8.10. 텍스트 분석 실습–캐글 Mercari Price Suggestion Challenge
    • 데이터 전처리
    • 피처 인코딩과 피처 벡터화
    • 릿지 회귀 모델 구축 및 평가
    • LightGBM 회귀 모델 구축과 앙상블을 이용한 최종 예측 평가
  • 8.11. 정리
  •  
• ▣ 9장: 추천 시스템
  • 9.1. 추천 시스템의 개요와 배경
    
    • 추천 시스템의 개요
    • 온라인 스토어의 필수 요소, 추천 시스템
    • 추천 시스템의 유형
  • 9.2. 콘텐츠 기반 필터링 추천 시스템
  • 9.3. 최근접 이웃 협업 필터링
  • 9.4. 잠재 요인 협업 필터링
    • 잠재 요인 협업 필터링의 이해
    • 행렬 분해의 이해
    • 확률적 경사 하강법을 이용한 행렬 분해
  • 9.5. 콘텐츠 기반 필터링 실습 – TMDB 5000 영화 데이터 세트
    
    • 장르 속성을 이용한 영화 콘텐츠 기반 필터링
    • 데이터 로딩 및 가공
    • 장르 콘텐츠 유사도 측정
    • 장르 콘텐츠 필터링을 이용한 영화 추천
  • 9.6. 아이템 기반 최근접 이웃 협업 필터링 실습
    
    • 데이터 가공 및 변환
    • 영화 간 유사도 산출
    • 아이템 기반 최근접 이웃 협업 필터링으로 개인화된 영화 추천
  • 9.7. 행렬 분해를 이용한 잠재 요인 협업 필터링 실습
  • 9.8. 파이썬 추천 시스템 패키지 – Surprise
    
    • Surprise 패키지 소개
    • Surprise를 이용한 추천 시스템 구축
    • Surprise 주요 모듈 소개
    • Surprise 추천 알고리즘 클래스
    • 베이스라인 평점
    • 교차 검증과 하이퍼 파라미터 튜닝
    • Surprise를 이용한 개인화 영화 추천 시스템 구축
  • 9.9. 정리

• GitHub 저장소: https://github.com/wikibook/pymldg-rev
• ZIP 형식으로 다운로드: https://github.com/wikibook/pymldg-rev/archive/master.zip

• 43쪽, 본문 밑에서 4번째 줄

  디렉터리에 있다고 가정하고 itanic_train.csv 파일을

  ==>

  디렉터리에 있다고 가정하고 titanic_train.csv 파일을

• 67쪽, 본문에서 2번째 [Output]까지의 내용 구성을 다음과 같이 변경

  # data_df를 reset_index()로 새로운 숫자형 인덱스를 생성
  data_df_reset = data_df.reset_index()
  data_df_reset = data_df_reset.rename(columns={'index':'old_index'})
  
  # 인덱스값에 1을 더해서 1부터 시작하는 새로운 인덱스값 생성
  data_df_reset.index = data_df_reset.index+1
  data_df_reset
  

  【Output】

  

  이제 인덱스값이 1부터 시작하는 integer형입니다. ix[0, 1]이 어떤 값을 반환하는지 확인해 보겠습니다.

  # 아래 코드는 오류를 발생합니다.
  data_df_reset.ix[0,1]
  

  【Output】

  KeyError Traceback (most recent call last)
  ~\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
     3062              try:
     -> 3063              return self._engine.get_loc(key)
     3064              except KeyError:
  

• 101쪽, 열 번째 줄

  데이트를 분리하기 전에

  ==>

  데이터를 분리하기 전에

• 103쪽, 그림

  테스트 데이트 세트

  ==>

  테스트 데이터 세트

• 108쪽, 페이지 상단 예제 코드의 2번째 줄

  print('검증 레이블 데이터 분포:\n', label_test.value_counts())iris_df['label'].value_counts()
  

  ==>

  print('검증 레이블 데이터 분포:\n', label_test.value_counts())
  

• 115쪽, 상단 예제 코드의 6번째 줄

  iris = load_iris()
  

  ==>

  iris_data = load_iris()
  

• 153쪽, 페이지 상단 그림을 다음 그림으로 교체

  

• 171쪽, 페이지 하단 예제 코드를 다음 내용으로 교체

  from sklearn.metrics import roc_curve
  
  # 레이블 값이 1일때의 예측 확률을 추출
  pred_proba_class1 = lr_clf.predict_proba(X_test)[:, 1]
  
  fprs , tprs , thresholds = roc_curve(y_test, pred_proba_class1)
  # 반환된 임곗값 배열에서 샘플로 데이터를 추출하되, 임곗값을 5 Step으로 추출.
  # thresholds[0]은 max(예측확률)+1로 임의 설정됨. 이를 제외하기 위해 np.arange는 1부터 시작
  thr_index = np.arange(1, thresholds.shape[0], 5)
  print('샘플 추출을 위한 임곗값 배열의 index:', thr_index)
  print('샘플 index로 추출한 임곗값: ', np.round(thresholds[thr_index], 2))
  
  # 5 step 단위로 추출된 임계값에 따른 FPR, TPR 값
  print('샘플 임곗값별 FPR: ', np.round(fprs[thr_index], 3))
  print('샘플 임곗값별 TPR: ', np.round(tprs[thr_index], 3))
  

• 172쪽, 페이지 상단 Output을 다음 내용으로 교체

  샘플 추출을 위한 임곗값 배열의 index: [ 1  6 11 16 21 26 31 36 41 46 51]
  샘플 index로 추출한 임곗값:  [0.97 0.65 0.63 0.56 0.45 0.38 0.31 0.13 0.12 0.11 0.1 ]
  샘플 임곗값별 FPR:  [0.    0.017 0.034 0.076 0.127 0.186 0.237 0.576 0.619 0.754 0.814]
  샘플 임곗값별 TPR:  [0.033 0.639 0.705 0.754 0.803 0.852 0.902 0.902 0.951 0.967 1.   ]
  

• 173쪽, 예제를 다음 코드로 교체

  from sklearn.metrics import roc_auc_score
  
  pred_proba = lr_clf.predict_proba(X_test)[:, 1]
  roc_score = roc_auc_score(y_test, pred_proba)
  print('ROC AUC 값: {0:.4f}'.format(roc_score))
  

• 173쪽, 예제의 출력 결과를 다음 내용으로 교체

  ROC AUC 값: 0.9024
  

• 174쪽, 첫 번째 줄

  ROC AUC 값은 약 0.8987로 측정됐습니다.

  ==>

  ROC AUC 값은 약 0.9024로 측정됐습니다.

• 184쪽, 밑에서 8번째 줄

  유연하게 적용될 수 알고리즘입니다.

  ==>

  유연하게 적용될 수 있는 알고리즘입니다

• 197쪽, 밑에서 7번째 줄

  DecisionTreeClassifierr 객체의

  ==>

  DecisionTreeClassifier 객체의

• 203쪽, 밑에서 6번째 줄

  위에서 피처명을 가지고 있는 features_info.txt 파일은 중복된 피처명을 가지고 있습니다

  ==>

  위에서 피처명을 가지고 있는 features.txt 파일은 중복된 피처명을 가지고 있습니다

• 271쪽, 본문 그림을 다음 그림으로 교체

  

• 271쪽, 아홉 번째 줄

  사분위는 전체 데이트를 값이 높은 순으로 정렬하고

  ==>

  사분위를 전체 데이터를 값이 높은 순으로 정렬하고

• 283쪽, 세 번째 줄

  최종 테스트 데이트 세트를 생성합니다.

  ==>

  최종 테스트 데이터 세트를 생성합니다.

• 285쪽, 그림

  테스트 데이트를 모두 합쳐서

  ==>

  테스트 데이터를 모두 합쳐서

• 325쪽, 예제 코드를 다음 코드로 교체

  from sklearn.linear_model import Lasso, ElasticNet
  
  # alpha값에 따른 회귀 모델의 폴드 평균 RMSE를 출력하고 회귀 계수값들을 DataFrame으로 반환
  def get_linear_reg_eval(model_name, params=None, X_data_n=None, y_target_n=None,
                          verbose=True, return_coeff=True):
      coeff_df = pd.DataFrame()
      if verbose : print('####### ', model_name , '#######')
      for param in params:
          if model_name =='Ridge': model = Ridge(alpha=param)
          elif model_name =='Lasso': model = Lasso(alpha=param)
          elif model_name =='ElasticNet': model = ElasticNet(alpha=param, l1_ratio=0.7)
          neg_mse_scores = cross_val_score(model, X_data_n,
                                               y_target_n, scoring="neg_mean_squared_error", cv = 5)
          avg_rmse = np.mean(np.sqrt(-1 * neg_mse_scores))
          print('alpha {0}일 때 5 폴드 세트의 평균 RMSE: {1:.3f} '.format(param, avg_rmse))
          # cross_val_score는 evaluation metric만 반환하므로 모델을 다시 학습하여 회귀 계수 추출
  
          model.fit(X_data_n , y_target_n)
          if return_coeff:
              # alpha에 따른 피처별 회귀 계수를 Series로 변환하고 이를 DataFrame의 칼럼으로 추가.
              coeff = pd.Series(data=model.coef_ , index=X_data_n.columns )
              colname='alpha:'+str(param)
              coeff_df[colname] = coeff
  
      return coeff_df
  # end of get_linear_regre_eval
  

• 331쪽, 페이지 상단 예제 코드의 밑에서 2번째 줄

  get_linear_reg_eval('Ridge', params=alphas, X_data_n=X_data_scaled,
                      y_target_n=y_target, verbose=False)
  

  ==>

  get_linear_reg_eval('Ridge', params=alphas, X_data_n=X_data_scaled,
                      y_target_n=y_target, verbose=False, return_coeff=False)
  

• 356쪽, 페이지 상단 코드의 2번째 줄

  sns.distplot(trainDF['SalePrice'])
  

  ==>

  sns.distplot(house_df['SalePrice'])
  

• 365쪽, 본문 6번째 줄

  왜곡 정도가 높다고 판단지만, 상황에 따라

  ==>

  왜곡 정도가 높다고 판단하지만, 상황에 따라