08. SVM, Scaling | 손글씨

1. 손글씨 데이터셋

  

 

• scikit-learn 라이브러리에서 손글씨 숫자 데이터셋을 불러오기

  

 

    from sklearn.datasets import load_digits

 

 

 

• digits 변수에 load_digits() 함수의 결과를 할당

 

 

        digits = load_digits()

        digits

 

  

 

 

• digits 데이터셋에서 사용 가능한 키(속성)들을 확인
  data.shape: data 배열의 형태(shape)를 확인

  

 

        digits.keys()

 

        data = digits['data']

        data.shape

 

 

 

 

• digits 데이터셋에서 'target' 키에 해당하는 값을 가져와 target 변수에 할당
  * 'target'은 이미지에 대한 실제 숫자 값(레이블)을 포함하는 배열

 

 

        target = digits['target']

        target.shape

 

        target

 

  

 

 

• 2x5 격자 모양의 서브플롯을 생성
  각 숫자 이미지를 하나의 서브플롯에 표시

  

 

        import matplotlib.pyplot as plt

        fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(14, 8))

        for i, ax in enumerate(axes.flatten()):

            ax.imshow(data[i].reshape((8, 8)), cmap='gray')

            ax.set_title(target[i])

           

        # ax.imshow(data[i].reshape((8, 8)) : data[i]를 8x8 행렬로 변형

        # cmap='gray' : 흑백 이미지로 표시

        # cmap='gray' : 매개변수는 흑백 색상 맵을 사용하도록 지정

        # ax.set_title(target[i]) :각 이미지의 제목을 target[i]로 설정

 

  

 

 

• 2x5 격자 모양의 서브플롯을 생성, 생성된 그림과 서브플롯들을 출력하는 코드

 

  

        fig,axes = plt.subplots (2,5,figsize=(14,8))

        print(fig)

 

        print(axes)

 

  

 

 

2.  스케일링(Scaling)

* 데이터를 특정한 스케일로 통일하는 것
* 다차원의 값들을 비교 분석하기 쉽게 만들어주며, 
   자료의 오버플로우나 언더플로우를 방지하여 최적화 과정에서의 안정성 및 수렴 속도를 향상
* 데이터를 모델링하기 전에 거치는 것이 좋음

 

1. 스케일링의 종류

* StandardScaler : 평균과 표준편차를 사용 * MinMaxScaler : 최대, 최솟값이 각각 1과 0 이 되도록 스케일링 * RobustScaler : 중앙값과 IQR사용(아웃라이어의 영향을 최소화)

 

• 영화의 평점을 나타내는 딕셔너리
  딕셔너리 키: 'naver', 'netflix'(리스트로 표현)

  

 

        import pandas as pd

 

        movie = {

            'naver': [2, 4, 6, 8, 10],

            'netflix': [1, 2, 3, 4, 5]

        }

  

        movie = pd.DataFrame(movie)

        movie

 

 

 

 

• 영화 평점 데이터를 Min-Max 스케일링을 사용하여 정규화

 

      from  sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler

      min_max_scaler = MinMaxScaler()

 

      min_max_scaler = min_max_scaler.fit_transform(movie)

      min_max_scaler

 

      pd.DataFrame(min_max_scaler, columns=['naver','netflix'])

 

  

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler: scikit-learn 라이브러리에서 StandardScaler, MinMaxScaler, RobustScaler를 가져오기 min_max_scaler = MinMaxScaler() MinMaxScaler 객체를 생성 최소-최대 스케일링을 수행할 준비가 된 상태 min_max_scaler = min_max_scaler.fit_transform(movie) movie 데이터프레임에 최소-최대 스케일링을 적용 fit_transform() 메서드는 데이터를 변환하면서 스케일링을 수행 이후 min_max_scaler 변수에 변환된 데이터가 저장 min_max_scaler 최소-최대 스케일링이 적용된 데이터를 출력 pd.DataFrame(min_max_scaler, columns=['naver','netflix']) 변환된 데이터를 데이터프레임으로 변환하여 출력 이 때, 열의 이름을 'naver'와 'netflix'로 지정

 

2. 정규화(Normalization)

* 값의 범위(Scale)을 0~1사이의 값으로 바꿔주는 것 * 학습 전에 Scaling을 하는 것 * 머신러닝, 딥러닝에서 Scale이 큰 Feature의 영향이 비대해지는 것을 방지 * scikit-learn에서 MinMaxScaler 사용

 

 

• digits 데이터셋에서 첫 번째 이미지 데이터 출력

  

       data[0]

  

 

 

 

• 최소-최대 스케일링(Min-Max Scaling)하여 정규화

        

 

        from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

        scaler = MinMaxScaler()

        scaled= scaler.fit_transform(data)

        scaled[0]

 

 

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scikit-learn 라이브러리에서 MinMaxScaler를 가져오기  최소-최대 스케일링을 수행하기 위한 클래스 scaler = MinMaxScaler() MinMaxScaler 객체를 생성 최소-최대 스케일링을 수행할 준비가 된 상태 scaled = scaler.fit_transform(data) data에 최소-최대 스케일링을 적용 fit_transform() 메서드는 데이터를 변환하면서 스케일링을 수행 이후 scaled 변수에 변환된 데이터가 저장 scaled[0] 변환된 데이터 중 첫 번째 데이터를 출력 이는 최소-최대 스케일링이 적용된 후의 첫 번째 데이터

 

3. 표준화(Standardization)

* 값의 범위(Scale)를 평균 0, 분산 1이 되도록 바꿔주는 것 * 학습 전에 Scaling 하는 것 * 머신러닝, 딥러닝에서 Scale이 큰 Feature의 영향이 비대해지는 것을 방지 * 정규분포를 표준정규분포로 변환하는 것과 같음 * scikit-learn에서 StandardScaler 사용

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• 데이터 나누기

 

 

        from sklearn.model_selection import train_test_split

        X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(scaled, target,test_size =0.2, random_state=2024)

 

        X_train.shape,y_train.shape

        X_test.shape,y_test.shape

  

 

 

 

3. Support Vector Machine(SVM)

 *  두 클래스로부터 최대한 멀리 떨어져 있는 결정 경계를 찾는 분류기
 * 특정 조건을 만족하는 동시에 클래스를 분류하는 것을 목표로 함
 * 머신러닝 중 최대성능을 내는 모델

 

 

• import

  

 

        from sklearn.svm import SVC

        from sklearn.metrics import accuracy_score

  

 

 

 

• 객체생성 후 학습시키기

 

 

        model = SVC()

        model.fit(X_train,y_train)

 

 

 

 

• 예측 결과의 정확도를 평가하기

        y_pred = model.predict(x_test)

 

 

        accuracy_score(y_test,y_pred)

 

 

        print ( y_test[0],y_pred[0])

  

 

y_pred = model.predict(x_test) * model: 학습된 머신 러닝 모델 * x_test: 테스트 데이터의 특성 * predict() 메서드: - 주어진 특성에 대해 예측값을 반환,  x_test를 입력으로 받아 예측값을 계산 - 이를 y_pred 변수에 저장 accuracy_score(y_test, y_pred) - y_test: 테스트 데이터의 실제 레이블 - y_pred: 해당 데이터에 대한 모델의 예측값 - accuracy_score() 함수: 실제 레이블과 예측값을 비교하여 정확도를 계산 따라서 이 코드는 모델의 예측값과 실제 레이블 간의 정확도를 계산 print(y_test[0], y_pred[0]) - 테스트 데이터의 첫 번째 샘플에 대한 실제 레이블과 모델의 예측값을 출력 - 이를 통해 모델의 예측이 실제와 얼마나 일치하는지를 확인할 수 있습니다.

 

 

• 테스트 데이터의 첫 번째 샘플을 이미지로 시각화하여 출력

 

 

        plt.imshow(X_test[0].reshape(8,8), cmap='gray')

        plt.show()

 

  

 

 

• 테스트 데이터의 처음부터 10개 샘플을 그래프로 나타내기

  

 

        import matplotlib.pyplot as plt

        fig,axes = plt.subplots(2,5, figsize = (14, 8))

        for i, ax in enumerate(axes.flatten()):

          ax.imshow(X_test[i].reshape(8,8), cmap='gray')

          ax.set_title(f'Label: {y_test[i]},PRed:{y_pred[i]}')

 

  

 

import matplotlib.pyplot as plt matplotlib 라이브러리에서 pyplot 모듈을 가져오기 이를 plt라는 별칭으로 사용 fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(14, 8)) 2x5 크기의 서브플롯을 생성합니다. 즉, 2행 5열의 그리드 형태로 서브플롯을 배치합니다. 그리고 이를 fig와 axes에 할당합니다. figsize 매개변수는 전체 그림의 크기를 지정 for i, ax in enumerate(axes.flatten()) axes를 flatten하여 1차원 배열로 변환하고, 이를 순회하면서 각각의 서브플롯에 대해 반복합니다. 이때, 반복 변수 i는 인덱스이고, ax는 현재 서브플롯을 나타냅니다. ax.imshow(X_test[i].reshape(8, 8), cmap='gray') 현재 서브플롯에 X_test[i]를 8x8 크기의 이미지로 표시 X_test[i]는 64개의 숫자로 이루어진 벡터 .reshape(8, 8)를 통해 이미지로 변환 cmap='gray'는 이미지를 그레이스케일로 표시하도록 지정 ax.set_title(f'Label: {y_test[i]},PRed:{y_pred[i]}') 현재 서브플롯의 제목을 설정합니다. 이때, 제목은 해당 이미지의 실제 레이블과 예측값을 나타내기 f-string을 사용하여 변수의 값을 문자열에 삽입