초심자를 위한 머신러닝 입문: 회귀 모델 구축 및 데이터 분석 기초

핵심 기술

이 글은 머신러닝의 기본 개념을 소개하고, 지도 학습의 한 종류인 회귀 모델을 파이썬을 이용해 직접 구축하는 과정을 안내합니다. 데이터 로딩, 시각화, 모델 학습 및 예측까지 머신러닝 프로젝트의 전반적인 흐름을 이해하는 데 중점을 둡니다.

기술적 세부사항

• 머신러닝 정의: 데이터를 통해 학습하고 예측하는 컴퓨터 프로그래밍의 한 분야.
• 머신러닝 적용 문제: 복잡한 규칙 기반 시스템, 하드코딩이 어려운 문제, 변동성이 큰 환경, 대규모 데이터에서 인사이트 도출.
• 머신러닝 모델 종류: 지도 학습 (분류, 회귀, 로지스틱 회귀), 비지도 학습, 강화 학습.
• 파이썬 라이브러리 활용: matplotlib (시각화), numpy (수치 연산), pandas (데이터 처리), scikit-learn (머신러닝 알고리즘).
• 데이터 준비: CSV 파일 로드, 입력(X) 및 타겟(y) 변수 분리, NumPy 배열 변환.
• 데이터 시각화: GDP와 삶의 만족도 간의 상관관계를 파악하기 위한 산점도(scatter plot) 생성 및 축 범위 설정.
• 모델 선택 및 학습: sklearn.linear_model.LinearRegression을 사용한 선형 회귀 모델 선택 및 fit() 메서드를 통한 학습.
• 모델 예측: 학습된 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측 수행 (predict() 메서드).

개발 임팩트

이 글을 통해 개발자는 머신러닝 프로젝트의 초기 단계를 실습하며, 간단한 데이터셋으로 회귀 모델을 구축하고 그 결과를 해석하는 방법을 배울 수 있습니다. 이는 복잡한 머신러닝 개념을 직관적으로 이해하고 실무에 적용하기 위한 기초를 다지는 데 기여합니다.

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