S05L06 – 과제 및 팁

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Python을 활용한 데이터 과학 기법으로 비 예측하기: 종합 가이드



기상 조건, 특히 강수량을 예측하는 것은 농업, 항공, 이벤트 기획과 같은 다양한 분야에서 중요한 과제입니다. 데이터 과학과 머신러닝 기법을 활용하여 상당한 정확도로 비를 예측할 수 있는 견고한 모델을 구축할 수 있습니다. 이 종합 가이드에서는 Python, Jupyter 노트북, 그리고 유명한 Weather in Australia Kaggle 데이터셋을 사용하여 비 예측 모델을 만드는 단계별 과정을 안내해 드리겠습니다.

목차

  소개
  데이터 가져오기 및 탐색
  결측 데이터 처리
  특징 선택
  레이블 인코딩
  불균형 데이터 처리
  훈련-테스트 분할
  특징 스케일링
  결론
  추가 자료


소개

기상 예측 모델은 다가오는 기상 조건을 예보하고 대비하는 데 필수적입니다. 이 가이드는 호주의 과거 기상 데이터를 사용하여 내일 비가 올지(RainTomorrow) 예측하는 데 중점을 둡니다. 우리는 Python의 강력한 라이브러리인 pandas, scikit-learn, imbalanced-learn을 활용하여 데이터를 전처리하고, 결측 값을 처리하며, 범주형 변수를 인코딩하고, 데이터셋의 균형을 맞추고, 최적의 모델 성능을 위해 특징을 스케일링할 것입니다.

사용된 데이터셋: Weather in Australia

데이터 가져오기 및 탐색

모든 데이터 과학 프로젝트의 첫 번째 단계는 데이터셋을 가져오고 그 구조와 내용을 이해하는 것입니다.

라이브러리 및 데이터 가져오기





		
		
			
			
Java
			
			import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
				
						import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn import preprocessing
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
					
				
			
		



데이터 로드하기





		
		
			
			
Java
			
			# Load the dataset
data = pd.read_excel('data.xlsx')
print(data)
			
				
					
				
					1
2
3
				
						# Load the dataset
data = pd.read_excel('data.xlsx')
print(data)
					
				
			
		



샘플 출력:


  
    
    이름
    키
    몸무게
    나이
    성별
  
  
    0
    Liam
    5.6
    85.0
    25.0
    남성
  
  
    1
    Noah
    5.6
    102.0
    45.0
    남성
  
  
    2
    William
    6.1
    94.0
    65.0
    남성
  
  
    ...
    ...
    ...
    ...
    ...
    ...
  


결측 데이터 처리

결측 데이터는 모델의 편향과 정확도 감소를 초래할 수 있습니다. 결측 값을 효과적으로 처리하는 것이 필수적입니다.

결측 값 식별하기





		
		
			
			
Java
			
			print(X)
			
				
					
				
					1
				
						print(X)
					
				
			
		



출력:


  
    
    이름
    키
    몸무게
    나이
  
  
    0
    Liam
    5.6
    85.0
    25.0
  
  
    1
    Noah
    5.6
    102.0
    45.0
  
  
    6
    Elijah
    5.2
    NaN
    12.0
  
  
    7
    Lucas
    NaN
    85.0
    41.0
  
  
    ...
    ...
    ...
    ...
    ...
  


평균 전략을 사용한 결측 값 대체





		
		
			
			
Java
			
			imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
imp_mean.fit(X.iloc[:,1:4])
X.iloc[:,1:4] = imp_mean.transform(X.iloc[:,1:4])
print(X)
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						imp_mean = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
imp_mean.fit(X.iloc[:,1:4])
X.iloc[:,1:4] = imp_mean.transform(X.iloc[:,1:4])
print(X)
					
				
			
		



대체된 데이터 출력:


  
    
    이름
    키
    몸무게
    나이
  
  
    0
    Liam
    5.6
    85.0
    25.0
  
  
    1
    Noah
    5.6
    102.0
    45.0
  
  
    6
    Elijah
    5.2
    78.33
    12.0
  
  
    7
    Lucas
    5.51
    85.0
    41.0
  
  
    ...
    ...
    ...
    ...
    ...
  


특징 선택

적절한 특징을 선택하는 것은 효과적인 모델을 구축하는 데 중요합니다. 이는 과적합을 줄이고 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.





		
		
			
			
Java
			
			X = X.iloc[:,1:]
print(X)
			
				
					
				
					1
2
				
						X = X.iloc[:,1:]
print(X)
					
				
			
		



선택된 특징 출력:


  
    
    키
    몸무게
    나이
  
  
    0
    5.6
    85.0
    25.0
  
  
    1
    5.6
    102.0
    45.0
  
  
    ...
    ...
    ...
    ...
  


레이블 인코딩

머신러닝 모델은 숫자 입력을 필요로 합니다. 따라서 gender와 같은 범주형 변수는 인코딩되어야 합니다.





		
		
			
			
Java
			
			le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(Y)
Y = le.transform(Y)
print(Y)
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						le = preprocessing.LabelEncoder()
le.fit(Y)
Y = le.transform(Y)
print(Y)
					
				
			
		



인코딩된 레이블 출력:





		
		
			
			
Java
			
			[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0]
			
				
					
				
					1
				
						[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0]
					
				
			
		



여기서 1은 남성을 나타내고 0은 여성을 나타냅니다.

불균형 데이터 처리

불균형 데이터셋은 모델을 다수 클래스 쪽으로 편향시킬 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 오버샘플링 기법을 사용합니다.

RandomOverSampler를 사용한 오버샘플링





		
		
			
			
Java
			
			from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler

rus = RandomOverSampler(random_state=42)
X, Y = rus.fit_resample(X, Y)
print(Y)
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
				
						from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
 
rus = RandomOverSampler(random_state=42)
X, Y = rus.fit_resample(X, Y)
print(Y)
					
				
			
		



균형 맞춰진 레이블 출력:





		
		
			
			
Java
			
			[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
			
				
					
				
					1
				
						[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0]
					
				
			
		



이제 두 클래스가 균형을 이루어 모델이 남성과 여성 인스턴스에서 동일하게 학습할 수 있습니다.

훈련-테스트 분할

데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할하는 것은 보이지 않는 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하는 데 중요합니다.





		
		
			
			
Java
			
			X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.20, random_state=1)
print(y_test)
			
				
					
				
					1
2
				
						X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.20, random_state=1)
print(y_test)
					
				
			
		



테스트 레이블 출력:





		
		
			
			
Java
			
			[1 0]
			
				
					
				
					1
				
						[1 0]
					
				
			
		



특징 스케일링

특징을 스케일링하면 모든 특징이 모델의 성능에 동등하게 기여하도록 보장할 수 있습니다.

표준화

표준화는 데이터의 평균을 0으로, 표준 편차를 1로 변환합니다.





		
		
			
			
Java
			
			sc = preprocessing.StandardScaler()
sc.fit(X_train)
X_train = sc.transform(X_train)
print(X_train)
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						sc = preprocessing.StandardScaler()
sc.fit(X_train)
X_train = sc.transform(X_train)
print(X_train)
					
				
			
		



표준화된 훈련 데이터 출력:





		
		
			
			
Java
			
			[[-1.58788812 -1.52993724 -0.73910107]
 [ 0.78570243  0.46563307  1.79495975]
 ... 
]
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						[[-1.58788812 -1.52993724 -0.73910107]
 [ 0.78570243  0.46563307  1.79495975]
 ... 
]
					
				
			
		



테스트 데이터에 스케일링 적용





		
		
			
			
Java
			
			X_test = sc.transform(X_test)
print(X_test)
			
				
					
				
					1
2
				
						X_test = sc.transform(X_test)
print(X_test)
					
				
			
		



표준화된 테스트 데이터 출력:





		
		
			
			
Java
			
			[[ 1.18130085  0.46563307 -1.35077093]
 [-0.79669127 -0.93126615 -0.30219404]]
			
				
					
				
					1
2
				
						[[ 1.18130085  0.46563307 -1.35077093]
 [-0.79669127 -0.93126615 -0.30219404]]
					
				
			
		



결론

이 가이드에서는 Python을 사용하여 비 예측 모델을 위한 데이터를 전처리하는 필수 단계를 살펴보았습니다. 데이터셋 가져오기 및 탐색부터 결측 값 처리, 레이블 인코딩, 데이터 밸런싱, 특징 스케일링에 이르기까지 각 단계는 견고한 머신러닝 모델을 구축하는 데 중요합니다. 다음 단계는 적절한 머신러닝 알고리즘을 선택하고, 모델을 훈련시키며, 그 성능을 평가하는 것입니다.

이 단계를 따르면 다양한 예측 모델링 작업을 위해 데이터를 효과적으로 준비할 수 있어, 예측의 정확도와 신뢰성을 높일 수 있습니다.

추가 자료


  Kaggle 데이터셋: Weather in Australia
  Python 라이브러리:
    
      Pandas 문서
      Scikit-learn 문서
      Imbalanced-learn 문서
    
  
  Jupyter 노트북: 이 가이드에서 논의된 단계를 구현한 대화형 Jupyter 노트북을 탐색하여 학습을 향상시키세요. 노트북 접근하기




작성자: Your Name

날짜: 2023년 10월 10일

카테고리: 데이터 과학, 머신러닝, Python, 기상 예측

태그: 비 예측, 데이터 전처리, Python 튜토리얼, 머신러닝, Scikit-learn



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	이름	키	몸무게	나이	성별
0	Liam	5.6	85.0	25.0	남성
1	Noah	5.6	102.0	45.0	남성
2	William	6.1	94.0	65.0	남성
...	...	...	...	...	...