파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝

파이썬에서 가상의 데이터들로 머신러닝 학습을 해보려면?

->sklearn.datasets모듈 활용!

from sklearn.datasets import load_iris

	- sklearn에 있는 datasets중에서 iris(붓꽃)데이터를 가져오겠다
    

★싸이킷런★ (sklearn) : 파이썬으로 구현된 가장 유명한 기계 학습 오픈 소스 라이브러리. 외적으로 scikit 스택을 사용하고 있어 다른 라이브러리와의 호환성이 좋다. 내적으로는 통일된 인터페이스를 가지고 있어 매우 간단하게 여러 기법을 적용할 수 있다. 다양한 분류기를 지원하고 머신러닝 결과를 검증하는 기능도 있고 머신러닝에 자주 사용되는 다양한 알고리즘을 지원한다.

####사이킷런에서 최근접이웃 머신러닝 사용법은?
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier

싸이킷런(scikit-learn)에서의 k-Nearest Neighbor 알고리즘은 neighbors 모듈 아래 KNeighborsClassifier 클래스에 구현되어있다.

*모듈과 클래스의 차이점은 ?

클래스 : 사용자가 직접 객체를 선언하고 객체 멤버를 구성하여 사용할 수 있다. 이 대 클래스의 범위와 용도를 정해줄 수 있다. 이렇게 만든 클래스는 그 용도와 목적에 맞게 상속을 통한 인스턴스화, 인터페이스 구현이 가능하다. 즉, 다른 객체에서 해당 클래스의 내부멤버를 세부용도에 맞게 변경하여 사용할 수 있다. 외부 객체에서 접근가능한 클래스 명을 import 하여 사용할 수 있고 외부 객체에서 끌어다 쓰는 이 클래스 내부 멤버들은 클래스를 구현하는 동안에만 수명이 지속된다.

모듈 : 어느 개인이나 단체에 의해 이미 완성되어 있는 것을 사용자가 가지고온 후 그 모듈 객체와 객체 멤버를 끌어와서 사용합니다. 이러한 모듈은 클래스와 다르게 상속을 통한 인스턴스화, 인터페이스 구현이 불가능합니다. 즉, 다른 객체에서 해당 모듈의 내부 멤버를 변경하여 사용하지 못한다는 것입니다.

모듈은 다운받은 파일을 프로그램에 포함시켜 놓고 자유롭게 사용
클래스는 그 목적에 맞게 각 프로세스에서 상속하여 사용한다.
모율은 내부 멤버를 변경하여 사용할 수 없지만 상속받은 클래스는 멤버를 자유롭게 변경할 수 있다.