S03L01 – 아이리스 데이터셋의 산점도

html
Seaborn, 탐색적 데이터 분석(EDA) 및 아이리스 데이터셋 소개

목차

    Seaborn: Python에서 데이터 시각화 강화
    탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터에서 통찰력 도출
    아이리스 데이터셋: 데이터 과학의 고전
    실무 구현: 아이리스 데이터셋 로드 및 시각화
    진행: 페어플롯을 이용한 고급 시각화
    결론


1. Seaborn: Python에서 데이터 시각화 강화

Seaborn은 파이썬에서 가장 오래되고 널리 사용되는 플로팅 라이브러리 중 하나인 Matplotlib 위에 구축된 강력한 시각화 라이브러리입니다. Matplotlib이 정적, 애니메이션, 인터랙티브한 시각화를 생성하기 위한 견고한 기반을 제공하는 반면, Seaborn은 더 적은 상용구 코드로 더욱 고급스럽고 미학적으로 뛰어난 시각화를 제공함으로써 그 기능을 확장합니다.

Seaborn을 사용하는 이유?

    사용 용이성: 직관적인 기능으로 복잡한 시각화를 단순화합니다.
    향상된 미학: 내장된 테마와 색상 팔레트를 제공하여 플롯을 더욱 시각적으로 매력적으로 만듭니다.
    Pandas와의 통합: Pandas DataFrame과 원활하게 작동하여 데이터 조작과 시각화를 간단하게 만듭니다.


향후 모듈에서는 Matplotlib의 기초 지식을 바탕으로 Seaborn의 기능을 더 깊이 탐구하여 보다 정교한 시각화를 만드는 방법을 배울 것입니다.

2. 탐색적 데이터 분석(EDA): 데이터에서 통찰력 도출

탐색적 데이터 분석(EDA)은 데이터셋을 분석하여 주요 특성을 요약하는 과정으로, 종종 시각적 방법을 사용합니다. EDA는 데이터 과학 워크플로우에서 중요한 단계로, 데이터의 기본 구조를 이해하고 이상치를 감지하며 패턴을 식별하고 가설을 테스트하는 데 도움이 됩니다.

EDA의 주요 목표:

    데이터 분포 이해: 데이터 포인트가 다양한 변수에 어떻게 분포되어 있는지 파악합니다.
    관계 식별: 변수 간의 상관관계와 상호작용을 발견합니다.
    이상치 감지: 데이터 품질 문제를 나타낼 수 있는 이상치나 비정상적인 관측치를 발견합니다.
    모델 구축에 정보 제공: 적절한 모델링 기법 선택을 안내하는 통찰력을 제공합니다.


EDA를 수행함으로써 데이터 과학자들은 데이터 전처리, 특징 선택 및 모델 선택에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있으며, 이를 통해 이후의 분석이 데이터에 대한 확고한 이해를 바탕으로 이루어지도록 할 수 있습니다.

3. 아이리스 데이터셋: 데이터 과학의 고전

아이리스 데이터셋은 데이터 과학 및 머신 러닝 분야에서 가장 유명한 데이터셋 중 하나입니다. 1936년 Ronald Fisher에 의해 발표된 이 데이터셋은 학생과 전문 갸 모두가 분류 기법을 연습할 수 있는 입문용 데이터셋으로 사용됩니다.

Dataset Overview:

    
        총 기록
        클래스
        특징
    
    
        150
        3 (Iris-setosa, Iris-versicolor, Iris-virginica)
        
            
                꽃받침 길이
                꽃받침 너비
                꽃잎 길이
                꽃잎 너비
            
        
    


데이터셋의 각 클래스는 50개의 기록으로 완벽하게 균형을 이루고 있어, 데이터 불균형의 복잡함 없이 분류 작업에 탁월한 후보입니다.

왜 아이리스 데이터셋인가요?

    단순성: 직관적인 구조로 초보자에게 이상적입니다.
    균형 잡힌 클래스: 분류 알고리즘이 특정 클래스에 편향되지 않도록 보장합니다.
    정보성 있는 특징: 네 가지 특징이 세 가지 아이리스 종을 구별하는 데 충분한 정보를 제공합니다.


4. 실무 구현: 아이리스 데이터셋 로드 및 시각화

Python의 Jupyter Notebook 환경을 사용하여 아이리스 데이터셋을 로드하고 시각화하는 과정을 살펴보겠습니다.

1단계: 필요한 라이브러리 가져오기




		
		
			
			
Java
			
			import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Enhance Matplotlib aesthetics with Seaborn
sns.set()
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
				
						import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
# Enhance Matplotlib aesthetics with Seaborn
sns.set()
					
				
			
		



2단계: 데이터셋 로드하기




		
		
			
			
Java
			
			# Read the Iris data file
iris = pd.read_csv('Iris.data', header=None)

# Define column names based on the dataset description
column_names = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']
iris.columns = column_names
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
				
						# Read the Iris data file
iris = pd.read_csv('Iris.data', header=None)
 
# Define column names based on the dataset description
column_names = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']
iris.columns = column_names
					
				
			
		



3단계: 데이터셋 탐색




		
		
			
			
Java
			
			# Display the first few rows
print(iris.head())

# Check for the number of records in each class
print(iris['class'].value_counts())
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
				
						# Display the first few rows
print(iris.head())
 
# Check for the number of records in each class
print(iris['class'].value_counts())
					
				
			
		


출력:




		
		
			
			
Java
			
			Iris-setosa        50
Iris-versicolor    50
Iris-virginica     50
Name: class, dtype: int64
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						Iris-setosa        50
Iris-versicolor    50
Iris-virginica     50
Name: class, dtype: int64
					
				
			
		



4단계: 산점도 시각화

꽃받침 길이와 꽃받침 너비 간의 관계 시각화:




		
		
			
			
Java
			
			sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='class', data=iris)
plt.show()
			
				
					
				
					1
2
				
						sns.scatterplot(x='sepal_length', y='sepal_width', hue='class', data=iris)
plt.show()
					
				
			
		


이 산점도는 서로 다른 아이리스 종 간의 패턴과 중첩을 식별하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, Iris-setosa 포인트는 뚜렷하게 분리되어 있는 반면, Iris-versicolor와 Iris-virginica는 약간의 중첩을 보입니다.

Plotly를 사용한 3D 산점도

Seaborn은 직접적인 3D 플로팅을 지원하지 않지만, Plotly를 사용하여 인터랙티브한 3D 시각화를 할 수 있습니다:




		
		
			
			
Java
			
			import plotly.express as px

fig = px.scatter_3d(iris, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_length',
                    color='class', title='3D Scatter Plot of Iris Dataset')
fig.show()
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
				
						import plotly.express as px
 
fig = px.scatter_3d(iris, x='sepal_length', y='sepal_width', z='petal_length',
                    color='class', title='3D Scatter Plot of Iris Dataset')
fig.show()
					
				
			
		


이 인터랙티브한 플롯은 세 가지 특징이 아이리스 종을 구별하는 데 어떻게 상호작용하는지에 대한 더 깊은 통찰력을 제공합니다.

5. 진행: 페어플롯을 이용한 고급 시각화

다음 모듈에서는 Seaborn의 pairplot 기능을 탐구할 것입니다. 이 기능은 각 특징 쌍에 대한 산점도 행렬을 생성하여 포괄적인 시각적 분석을 가능하게 합니다. 이를 통해 네 가지 특징 모두 간의 관계를 보다 상세히 검토할 수 있어 데이터 이해 및 모델 구축에 도움이 됩니다.

페어플롯을 사용하는 이유?

    포괄적 분석: 여러 특징 쌍 간의 관계를 동시에 시각화합니다.
    클래스 분리: 다양한 특징 조합에 걸쳐 서로 다른 클래스가 어떻게 클러스터링되는지 쉽게 구별할 수 있습니다.
    다중공선성 감지: 모델 성능에 영향을 줄 수 있는 높은 상관관계가 있는 특징을 식별합니다.


6. 결론

데이터를 이해하고 시각화하는 것은 데이터 과학의 기본 기술입니다. Seaborn과 같은 도구와 EDA와 같은 기법은 데이터 전문가들이 원시 데이터에서 의미 있는 통찰력을 추출할 수 있도록 합니다. 아이리스 데이터셋은 이러한 개념을 적용하기 위한 훌륭한 출발점을 제공하며, 균형 잡히고 잘 구조화된 데이터셋을 연습용으로 제공합니다. 우리의 여정을 계속하면서, 이러한 기본을 바탕으로 더 정교한 모델과 분석을 개발할 것입니다.

읽어주셔서 감사합니다! 다가오는 기사에서 더 많은 유익한 논의를 기대해주세요.