✅ 데이터 분석 실무: Python을 활용한 머신러닝 모델링 (5편)

– 데이터로 예측하고 분류하는 실전 스킬!

데이터 분석의 핵심 목표는 데이터를 통해 미래를 예측하거나
패턴을 찾아내어 실무에 적용하는 것입니다.
이때 사용하는 대표적인 방법이 바로 머신러닝 모델링입니다.

🧠 1. 머신러닝 모델링이란?

**머신러닝 모델링(Machine Learning Modeling)**이란
데이터를 기반으로 예측, 분류, 군집화, 회귀 등의 문제를 해결하는 기법입니다.

✅ 머신러닝 모델링의 주요 단계

단계 설명

1. 데이터 수집	분석할 데이터를 모음
2. 데이터 전처리	결측값 처리, 이상치 제거 등
3. 모델 선택	문제 유형에 맞는 알고리즘 선택
4. 모델 학습	데이터를 이용해 모델 학습
5. 모델 평가	성능 검증 및 개선
6. 예측 및 응용	모델을 사용하여 미래 데이터 예측

📂 2. Python을 활용한 머신러닝 기본 실습

✅ 사용 라이브러리

라이브러리 용도

Scikit-learn	다양한 머신러닝 알고리즘 제공
Pandas	데이터 전처리 및 분석
Numpy	수치 연산
Matplotlib/Seaborn	데이터 시각화

📦 라이브러리 설치

pip install pandas numpy scikit-learn matplotlib seaborn

🛠️ 3. 기본 머신러닝 모델링: 이진 분류 (로지스틱 회귀)

✅ 데이터 준비

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
df = pd.read_csv("customer_data.csv")

# 결측값 처리
df['age'].fillna(df['age'].mean(), inplace=True)

# 특성 변수와 타겟 변수 설정
X = df[['age', 'purchase_count']]
y = df['churn']

✅ 데이터 분할 (학습용 / 테스트용)

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

print("학습 데이터 크기:", X_train.shape)
print("테스트 데이터 크기:", X_test.shape)

✅ 모델 학습: 로지스틱 회귀

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

# 모델 초기화
model = LogisticRegression()

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train)

print("모델 학습 완료!")

✅ 모델 평가

from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 정확도 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"모델 정확도: {accuracy:.2f}")

# 상세 보고서
print(classification_report(y_test, y_pred))

✅ 모델 해석: 회귀 계수 확인

# 회귀 계수 출력
coefficients = pd.DataFrame(model.coef_, columns=X.columns)
print("로지스틱 회귀 계수:")
print(coefficients)

📊 4. 고급 모델링: 랜덤 포레스트 (Random Forest)

✅ 모델 학습

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 모델 초기화
rf_model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 모델 학습
rf_model.fit(X_train, y_train)

print("랜덤 포레스트 모델 학습 완료!")

✅ 중요 특성 시각화

import matplotlib.pyplot as plt

# 중요 특성 시각화
feature_importances = pd.Series(rf_model.feature_importances_, index=X.columns)
feature_importances.sort_values().plot(kind='barh')
plt.title("특성 중요도")
plt.show()

🔍 5. 모델 성능 개선 기법

기법 설명

교차 검증	학습 데이터와 검증 데이터를 여러 번 교차하여 평가
하이퍼파라미터 튜닝	GridSearchCV를 사용하여 최적의 파라미터 탐색
특성 엔지니어링	새로운 변수를 만들어 모델 성능 향상
앙상블 기법	여러 모델의 예측을 결합하여 성능 향상

💡 교차 검증 코드 예제

from sklearn.model_selection import cross_val_score

# 교차 검증
scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)
print(f"교차 검증 평균 정확도: {scores.mean():.2f}")

📈 6. 실무에서 활용할 수 있는 모델링 기법

문제 유형 모델

이진 분류	로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트, XGBoost
다중 분류	의사결정나무, Naive Bayes
회귀 분석	선형 회귀, 랜덤 포레스트 회귀
군집 분석	K-평균 클러스터링, DBSCAN
시계열 분석	ARIMA, LSTM

💡 실무 프로젝트 제안: 고객 이탈 예측 모델 만들기

목표:
- 고객 이탈 가능성을 예측하여 마케팅 전략 수립
사용 데이터:
- 고객 정보 (연령, 구매 횟수, 회원 등급)
모델링 기법:
- 로지스틱 회귀, 랜덤 포레스트
평가 지표:
- 정확도, F1-score

✅ 마무리

이번 글에서는
✔ 머신러닝 모델링의 기본 개념
✔ Python을 활용한 기본 모델링 실습
✔ 다양한 모델링 기법과 실무 적용 방법
을 배웠습니다.

다음 편에서는
**"데이터 분석 실무: 모델 성능 평가와 향상 기법"**을 다룹니다.
모델 성능을 평가하고, 정확도를 높이기 위한 하이퍼파라미터 튜닝과 앙상블 기법을 깊이 있게 설명하겠습니다.
기대되시나요? 😊

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