scikit-learn이란?

scikit-learn은 파이썬을 기반으로 한 머신러닝 라이브러리로, 데이터 분석과 예측 모델링을 위한 다양한 도구와 알고리즘을 제공합니다. 이 라이브러리는 쉽게 사용 가능하고, 다양한 머신러닝 모델과 데이터 처리 기법을 포함하고 있어 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어들에게 널리 사용됩니다.

주요 특징

1. 다양한 알고리즘 지원:
   • 분류(Classification): SVM, k-NN, 랜덤 포레스트, 로지스틱 회귀 등
   • 회귀(Regression): 선형 회귀, 리지 회귀, 라쏘 회귀 등
   • 군집화(Clustering): k-평균, 계층적 군집화, DBSCAN 등
   • 차원 축소(Dimensionality Reduction): PCA, LDA, t-SNE 등
2. 데이터 전처리 도구:
   • 표준화(Standardization), 정규화(Normalization), 누락된 값 처리, 카테고리 데이터 인코딩 등
   • 특성 선택 및 추출(Feature Selection and Extraction)
3. 모델 평가 및 선택:
   • 교차 검증(Cross-Validation), 그리드 서치(Grid Search), 랜덤 서치(Random Search) 등의 기법을 통해 모델 성능을 평가하고 최적의 하이퍼파라미터를 선택할 수 있습니다.
   • 다양한 평가 지표(Metrics) 제공: 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall), F1 스코어 등
4. 통합된 인터페이스:
   • 일관된 API를 제공하여, 다양한 모델 간의 전환과 비교가 용이합니다.
   • fit, predict, transform 메서드를 사용하여 데이터 처리 및 모델 학습을 간단하게 수행할 수 있습니다.
5. 오픈 소스:
   • BSD 라이센스로 배포되며, 커뮤니티에 의해 활발히 개발 및 유지보수되고 있습니다.
   • 풍부한 문서와 튜토리얼을 통해 쉽게 학습하고 사용할 수 있습니다.
6. 장점
   • 사용 편의성: 직관적이고 간단한 API로 인해 사용하기 쉽습니다.
   • 풍부한 기능: 다양한 알고리즘과 데이터 처리 도구를 제공하여 대부분의 머신러닝 작업을 수행할 수 있습니다.
   • 확장성: NumPy, SciPy, Matplotlib 등 다른 파이썬 라이브러리와 잘 통합되어 있습니다.
   scikit-learn은 머신러닝 모델을 빠르게 프로토타이핑하고, 데이터 분석 및 예측 작업을 효율적으로 수행하는 데 매우 유용한 도구입니다. 다양한 기능과 간단한 사용법 덕분에 초보자부터 전문가까지 폭넓게 사용되고 있습니다.