S03L06 – PDF를 이용한 단변량 분석

html
Iris 데이터셋의 단변량 분석: 머신러닝에서 특징 선택을 위한 종합 가이드

Published on [Date]



소개

머신러닝 분야에서는 특징 선택이 효율적이고 정확한 모델을 구축하는 데 중요한 역할을 합니다. 특징 선택을 위한 기본적인 기법 중 하나는 단변량 분석으로, 이는 각 특징을 개별적으로 검토하여 목표 변수를 예측하는 데 있어 그 중요성을 판단합니다. 이 기사는 머신러닝과 통계 분야에서 필수적인 데이터셋인 Iris 데이터셋에 단변량 분석을 적용하는 방법을 다룹니다.

Python의 강력한 라이브러리인 Pandas, Seaborn, Matplotlib을 활용하여 다양한 Iris 꽃 종을 분류하는 데 가장 영향력 있는 특징을 식별하는 방법을 살펴보겠습니다. 데이터 애호가이든 숙련된 실무자이든 관계없이 이 가이드는 단변량 분석과 그 실용적인 구현에 대한 이해를 향상시키는 것을 목표로 합니다.

목차


    Iris 데이터셋 이해하기
    단변량 분석이란?
    환경 설정하기
    데이터 로딩 및 탐색
    단변량 분석 수행
        
            꽃받침 길이
            꽃받침 너비
            꽃잎 길이
            꽃잎 너비
        
    
    결과 해석
    결론
    참고 문헌


Iris 데이터셋 이해하기

Iris 데이터셋은 Ronald Fisher가 1936년에 도입한 고전적인 데이터셋입니다. 이 데이터셋은 세 종으로 분류된 150개의 Iris 꽃 샘플로 구성되어 있습니다:


    Iris Setosa
    Iris Versicolor
    Iris Virginica


각 샘플은 네 가지 특징을 가지고 있습니다:


    꽃받침 길이 (센티미터 단위)
    꽃받침 너비 (센티미터 단위)
    꽃잎 길이 (센티미터 단위)
    꽃잎 너비 (센티미터 단위)


이 데이터셋의 단순성과 명확성은 다양한 통계 및 머신러닝 기법을 탐색하는 데 탁월한 후보가 됩니다.

단변량 분석이란?

단변량 분석은 단일 변수를 검토하여 데이터를 요약하고 패턴을 찾는 것을 포함합니다. 머신러닝의 맥락에서 단변량 분석은 목표 변수를 예측하는 데 있어 개별 특징의 중요성을 이해하는 데 도움이 됩니다.

단변량 분석을 사용하는 이유


    특징 선택: 모델 구축을 위한 가장 관련성 높은 특징을 식별하고 선택합니다.
    데이터 시각화: 개별 특징의 분포 및 범위를 이해합니다.
    노이즈 감소: 모델 성능을 향상시키기 위해 관련이 없거나 중복된 특징을 제거합니다.


환경 설정하기

분석을 시작하기 전에 필요한 도구와 라이브러리가 설치되어 있는지 확인하세요. 우리는 인터랙티브한 코딩 환경을 위해 Jupyter Notebook을 사용하고 다음 Python 라이브러리를 사용할 것입니다:


    NumPy
    Pandas
    Matplotlib
    Seaborn


아직 설치하지 않았다면 pip을 사용하여 이 라이브러리들을 설치할 수 있습니다:





		
		
			
			
Java
			
			pip install numpy pandas matplotlib seaborn
			
				
					
				
					1
				
						pip install numpy pandas matplotlib seaborn
					
				
			
		



데이터 로딩 및 탐색

이제 Iris 데이터셋을 로드하고 초기 탐색을 수행해 보겠습니다.

라이브러리 가져오기





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

sns.set()  # Set Seaborn default style
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
				
						import numpy as np
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
sns.set()  # Set Seaborn default style
					
				
			
		



데이터셋 로딩하기





		
		
			
			
Java
			
			# Define column names
names = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']

# Load the dataset
iris = pd.read_csv('iris.data', names=names)

# Display the first few rows
iris.head()
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
8
				
						# Define column names
names = ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length', 'petal_width', 'class']
 
# Load the dataset
iris = pd.read_csv('iris.data', names=names)
 
# Display the first few rows
iris.head()
					
				
			
		



출력:


    
        sepal_length
        sepal_width
        petal_length
        petal_width
        class
    
    
        5.1
        3.5
        1.4
        0.2
        Iris-setosa
    
    
        4.9
        3.0
        1.4
        0.2
        Iris-setosa
    
    
        4.7
        3.2
        1.3
        0.2
        Iris-setosa
    
    
        4.6
        3.1
        1.5
        0.2
        Iris-setosa
    
    
        5.0
        3.6
        1.4
        0.2
        Iris-setosa
    


단변량 분석 수행

이 맥락에서 단변량 분석은 각 특징을 개별적으로 분석하여 Iris 종을 분류하는 데 그 효과성을 평가하는 것을 포함합니다. 우리는 Seaborn의 FacetGrid 및 distplot을 사용하여 세 클래스에 걸친 각 특징의 분포를 시각화할 것입니다.

1. 꽃받침 길이





		
		
			
			
Java
			
			sns.FacetGrid(data=iris, hue='class', height=5) \
    .map(sns.distplot, 'sepal_length') \
    .add_legend()
plt.show()
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						sns.FacetGrid(data=iris, hue='class', height=5) \
    .map(sns.distplot, 'sepal_length') \
    .add_legend()
plt.show()
					
				
			
		



분석:

꽃받침 길이 분포도는 세 Iris 종 간에 상당한 중첩을 보여줍니다. 이러한 중첩은 꽃받침 길이만으로는 클래스 간을 구분하는 데 있어 특히 Iris Versicolor와 Iris Virginica 간의 구별이 신뢰할 만한 특징이 아닐 수 있음을 나타냅니다.

2. 꽃받침 너비





		
		
			
			
Java
			
			sns.FacetGrid(data=iris, hue='class', height=5) \
    .map(sns.distplot, 'sepal_width') \
    .add_legend()
plt.show()
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						sns.FacetGrid(data=iris, hue='class', height=5) \
    .map(sns.distplot, 'sepal_width') \
    .add_legend()
plt.show()
					
				
			
		



분석:

꽃받침 너비 분포는 특히 Iris Versicolor와 Iris Virginica 간에 상당한 중첩을 더욱 보여줍니다. 이러한 중첩은 꽃받침 너비가 분류 목적에 있어 꽃받침 길이보다 더 효과적이지 않음을 시사합니다.

3. 꽃잎 길이





		
		
			
			
Java
			
			sns.FacetGrid(data=iris, hue='class', height=5) \
    .map(sns.distplot, 'petal_length') \
    .add_legend()
plt.show()
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						sns.FacetGrid(data=iris, hue='class', height=5) \
    .map(sns.distplot, 'petal_length') \
    .add_legend()
plt.show()
					
				
			
		



분석:

꽃잎 길이에 대한 플롯은 특히 Iris Setosa가 다른 두 클래스와 명확하게 분리되는 더 선명한 구분을 보여줍니다. Iris Versicolor와 Iris Virginica 간에 여전히 일부 중첩이 있지만, 꽃잎 길이가 분류를 위한 더 유망한 특징으로 부각됩니다.

4. 꽃잎 너비





		
		
			
			
Java
			
			sns.FacetGrid(data=iris, hue='class', height=5) \
    .map(sns.distplot, 'petal_width') \
    .add_legend()
plt.show()
			
				
					
				
					1
2
3
4
				
						sns.FacetGrid(data=iris, hue='class', height=5) \
    .map(sns.distplot, 'petal_width') \
    .add_legend()
plt.show()
					
				
			
		



분석:

꽃잎 길이와 유사하게, 꽃잎 너비는 Iris Setosa와 다른 두 종 간에 좋은 정도의 분리를 보여줍니다. Iris Versicolor와 Iris Virginica 간에 약간의 중첩이 있지만, 꽃잎 너비는 분류 모델에 사용될 강력한 후보로 남아 있습니다.

결과 해석

단변량 분석을 기반으로:


    꽃받침 너비: 클래스 간 중첩 정도가 가장 높은, 가장 성능이 낮은 특징. 순위: 4
    꽃받침 길이: 특히 Iris Versicolor와 Iris Virginica 간에 중간 정도의 중첩. 순위: 3
    꽃잎 너비: 미미한 중첩으로 좋은 분리. 순위: 2
    꽃잎 길이: 특히 Iris Setosa에 대한 명확한 구분으로 최고의 성능을 보이는 특징. 순위: 1


특징 선택 전략

순위를 고려할 때, 다음을 권장합니다:


    선택: 분류를 위한 주요 특징으로 꽃잎 길이와 꽃잎 너비를 선택합니다.
    제거: 차원수를 줄여 모델 구축 과정을 간소화하고 잠재적인 노이즈를 줄이기 위해 꽃받침 길이와 꽃받침 너비를 제거합니다.


결론

단변량 분석은 특징 선택 프로세스에서 기초적인 단계로, 각각의 특징이 가지는 개별적인 예측력을 이해할 수 있는 통찰을 제공합니다. 이 기법을 Iris 데이터셋에 적용함으로써, 세 Iris 종을 분류하는 데 가장 효과적인 특징으로 꽃잎 길이와 꽃잎 너비를 확인했습니다.

이 분석은 차원수를 줄여 모델 구축 과정을 간소화할 뿐만 아니라, 덜 유익한 특징을 제거함으로써 모델의 성능을 향상시킵니다. 머신러닝 실무자로서, 이러한 탐색적 기법을 활용하는 것은 견고하고 정확한 예측 모델을 개발하는 데 필수적입니다.

참고 문헌


    Fisher, R.A. (1936). The use of multiple measurements in taxonomic problems. Annals of Eugenics, 7(2), 179-188.
    Seaborn Documentation
    Iris Dataset on UCI Machine Learning Repository




이 기사가 도움이 되었다면, 네트워크와 공유하거나 아래에 댓글을 남겨주세요! 데이터 분석과 머신러닝에 대한 더 많은 통찰을 원하신다면, 뉴스레터를 구독하세요.
sepal_length	sepal_width	petal_length	petal_width	class
5.1	3.5	1.4	0.2	Iris-setosa
4.9	3.0	1.4	0.2	Iris-setosa
4.7	3.2	1.3	0.2	Iris-setosa
4.6	3.1	1.5	0.2	Iris-setosa
5.0	3.6	1.4	0.2	Iris-setosa