Scikit-learn 주요 라이브러리 정리 (GPT4)

model_rf = RandomForestRegressor(random_state = 123)

 

model_rf = RandomForestRegressor(random_state = 123) 코드는 머신러닝 라이브러리인 Scikit-learn(사이킷 런)을 사용하여 랜덤 포레스트 회귀 모델을 초기화하는 과정입니다. 여기에서 RandomForestRegressor는 연속적인 값을 예측하는 데 사용되는 랜덤 포레스트 알고리즘의 회귀 버전입니다. 각 부분에 대한 설명은 다음과 같습니다:

RandomForestRegressor

• **RandomForestRegressor**는 결정 트리(decision trees)의 앙상블로 구성된 회귀 모델입니다. 이 모델은 여러 개의 결정 트리를 훈련시키고, 이들 트리의 예측을 평균하여 최종 회귀 결과를 도출합니다. 이는 데이터의 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.

"앙상블"이란 머신러닝에서 여러 가지 모델을 조합하여 사용하는 방법을 말합니다. 이 접근법은 여러 개별 모델의 예측을 결합함으로써 단일 모델을 사용할 때보다 더 나은 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 합니다. 앙상블 기법은 보통 더 강건하고 안정적인 예측을 제공하며, 과적합을 피하는 데에도 도움이 됩니다.

random_state 파라미터

• random_state = 123 파라미터는 모델의 재현성을 보장합니다. 랜덤 포레스트 알고리즘은 여러 결정 트리를 생성할 때 무작위성을 사용하는데, random_state를 설정함으로써 같은 코드를 다시 실행할 때도 동일한 결과를 얻을 수 있도록 합니다. 여기서 123은 랜덤 시드 값으로, 이 값이 같으면 알고리즘의 무작위 프로세스 결과도 동일하게 유지됩니다.

모델 초기화와 사용

• 이 코드는 RandomForestRegressor 클래스의 인스턴스를 생성하고 model_rf라는 변수에 할당합니다. 이 모델은 이후에 데이터에 대해 fit 메소드를 호출하여 훈련시키고, predict 메소드로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행할 수 있습니다.

 

 

위 코드에서 모델을 초기화하고, 훈련 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킨 후, 테스트 데이터에 대해 예측을 수행합니다. 이를 통해 연속적인 타겟 변수(예: 집 가격, 온도, 판매량 등)의 값을 예측할 수 있습니다.

 

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pd.Series(model_rf.feature_importances_, index = df_model.columns[1:])

 

이 코드는 머신러닝 모델인 랜덤 포레스트(Random Forest)에서 각 특성(Feature)의 중요도를 추출하고, 이를 Pandas의 Series 객체로 만드는 과정을 수행합니다. 각 단계별로 구체적으로 설명하겠습니다:

Pandas의 Series 객체는 Python 데이터 분석 라이브러리 Pandas에서 제공하는 1차원 배열 형태의 데이터 구조입니다. 각 Series 객체는 데이터의 리스트(또는 배열)와 이에 상응하는 데이터 레이블, 즉 인덱스를 포함합니다. 이를 통해 각 데이터 점에 대한 키-값 쌍을 구성할 수 있습니다.

코드 분석:

1. model_rf.feature_importances_:
   • model_rf는 훈련된 랜덤 포레스트 모델입니다.
   • .feature_importances_는 랜덤 포레스트 모델에서 각 특성의 중요도를 나타내는 속성입니다. 이 배열은 모델 훈련 시 각 특성이 최종 예측에 기여한 정도(예: 불순도 감소 기여도)에 따라 계산됩니다. 배열의 값은 모델에 있는 모든 트리에서 계산된 평균 중요도입니다.
2. index = df_model.columns[1:]:
   • df_model.columns는 df_model 데이터프레임의 모든 컬럼 이름을 포함하는 배열입니다.
   • df_model.columns[1:]는 첫 번째 컬럼을 제외한 모든 컬럼 이름을 선택합니다. 이는 보통 첫 번째 컬럼이 종속 변수(타겟 변수)일 경우 사용되며, 나머지 컬럼들이 독립 변수(특성)를 나타냅니다.
   • 이렇게 선택된 컬럼 이름들은 pd.Series 객체 생성 시 인덱스로 사용됩니다.
3. pd.Series():
   • pd.Series(data, index)는 데이터와 인덱스를 입력받아 Pandas의 Series 객체를 생성합니다.
   • 여기서 data는 model_rf.feature_importances_로, 각 특성의 중요도가 들어갑니다.
   • index는 각 특성의 이름을 제공합니다. 이렇게 함으로써 생성된 Series 객체에서 각 값(특성 중요도)에 해당하는 특성 이름을 쉽게 알 수 있습니다.

결과적 의미:

이 코드를 통해 각 특성의 중요도와 해당 특성의 이름을 연결하여 Series 객체로 만듭니다. 이 Series 객체는 특성의 중요도를 쉽게 확인하고, 이를 바탕으로 특성 선택, 모델 해석, 보고서 작성 등에 사용될 수 있습니다. 각 특성의 중요도를 이해하는 것은 모델의 예측력에 가장 큰 영향을 미치는 변수를 식별하고, 불필요한 특성을 제거하여 모델을 단순화하는 데 도움이 됩니다.