7 Thu

TIL

[AI 스쿨 1기] 5주차 DAY 3

End To End 머신러닝 프로젝트

부동산 회사에 고용된 데이터 과학자가 프로젝트를 처음부터 끝까지(E2E) 진행하는 과정

1. 큰 그림을 본다

2. 데이터를 구한다

3. 데이터로부터 통찰을 얻기 위해 탐색하고 시각화한다.

4. 머신러닝 알고리즘을 위해 데이터를 준비한다

5. 모델을 선택하고 훈련시킨다

6. 모델을 상세하게 조정한다

7. 솔루션을 제시한다

8. 시스템을 론칭하고 모니터링하고 유지 보수한다

1. 큰 그림 보기

풀어야 할 문제 : 캘리포니아 인구조사 데이터를 사용해 캘리포니아의 주택 가격 모델을 만드는 것

어떻게 만들어야 할까? 전문가가 수동으로? 복잡한 규칙을 통해? 머신러닝을 이용해?

문제정의

• 지도학습, 비지도학습, 강화학습 중에 어떤 경우인가?

• = 지도학습

• 분류문제인가 회귀문제인가?

• = 회귀문제

• 배치학습, 온라인학습 중 어떤 것을 사용해야 하는가?

• = 배치학습

성능측정지표 선택

평균제곱근 오차, RMSE(Root Mean Squeare Error)

RMSE(X, h) = $\sqrt { \frac {1} {m} \sum^{m}_{i=1} (h(x^{(i)} - y ^{(i)})^2}$

• $m$ : 데이터셋에 있는 샘플 수
• $x^{(i)}$: i번째 샘플의 전체 특성값의 벡터
• $y^{(i)}$: i번째 샘플의 label

2. 데이터 가져오기

작업환경 설정

• ML 디렉토리 생성

$ export ML_PATH = "$./ml" # You can change the path if you prefer
$ mkdir -p $ML_PATH

• 가상환경 설정

$ cd $ML_PATH
$ virtualenv env

• 패키지 설치

$ pip3 install --upgrade jupyter matplotlib numpy pandas scipy scikit-learn
Collecting jupyter

데이터 다운로드

# Python ≥3.5 is required
import sys
assert sys.version_info >= (3, 5)

# Scikit-Learn ≥0.20 is required
import sklearn
assert sklearn.__version__ >= "0.20"

# Common imports
import numpy as np
import os

# To plot pretty figures
%matplotlib inline
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
mpl.rc('axes', labelsize=14)
mpl.rc('xtick', labelsize=12)
mpl.rc('ytick', labelsize=12)

# Where to save the figures
PROJECT_ROOT_DIR = "."
CHAPTER_ID = "end_to_end_project"
IMAGES_PATH = os.path.join(PROJECT_ROOT_DIR, "images", CHAPTER_ID)
os.makedirs(IMAGES_PATH, exist_ok=True)

def save_fig(fig_id, tight_layout=True, fig_extension="png", resolution=300):
    path = os.path.join(IMAGES_PATH, fig_id + "." + fig_extension)
    print("Saving figure", fig_id)
    if tight_layout:
        plt.tight_layout()
    plt.savefig(path, format=fig_extension, dpi=resolution)

# Ignore useless warnings (see SciPy issue #5998)
import warnings
warnings.filterwarnings(action="ignore", message="^internal gelsd")

import os
import tarfile
import urllib

DOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml2/master/"
HOUSING_PATH = os.path.join("datasets", "housing")
HOUSING_URL = DOWNLOAD_ROOT + "datasets/housing/housing.tgz"

def fetch_housing_data(housing_url=HOUSING_URL, housing_path=HOUSING_PATH):
    if not os.path.isdir(housing_path):
        os.makedirs(housing_path)
    tgz_path = os.path.join(housing_path, "housing.tgz")
    urllib.request.urlretrieve(housing_url, tgz_path)
    housing_tgz = tarfile.open(tgz_path)
    housing_tgz.extractall(path=housing_path)
    housing_tgz.close()

fetch_housing_data()

import pandas as pd

def load_housing_data(housing_path=HOUSING_PATH):
    csv_path = os.path.join(housing_path, "housing.csv")
    return pd.read_csv(csv_path)

데이터 구조 훑어보기

housing = load_housing_data()
housing.head()

	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	total_bedrooms	population	households	median_income	median_house_value	ocean_proximity
0	-122.23	37.88	41.0	880.0	129.0	322.0	126.0	8.3252	452600.0	NEAR BAY
1	-122.22	37.86	21.0	7099.0	1106.0	2401.0	1138.0	8.3014	358500.0	NEAR BAY
2	-122.24	37.85	52.0	1467.0	190.0	496.0	177.0	7.2574	352100.0	NEAR BAY
3	-122.25	37.85	52.0	1274.0	235.0	558.0	219.0	5.6431	341300.0	NEAR BAY
4	-122.25	37.85	52.0	1627.0	280.0	565.0	259.0	3.8462	342200.0	NEAR BAY

# 좀 더 자세한 데이터 정보를 볼 수 있음
housing.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 20640 entries, 0 to 20639
Data columns (total 10 columns):
 #   Column              Non-Null Count  Dtype  
---  ------              --------------  -----  
 0   longitude           20640 non-null  float64
 1   latitude            20640 non-null  float64
 2   housing_median_age  20640 non-null  float64
 3   total_rooms         20640 non-null  float64
 4   total_bedrooms      20433 non-null  float64
 5   population          20640 non-null  float64
 6   households          20640 non-null  float64
 7   median_income       20640 non-null  float64
 8   median_house_value  20640 non-null  float64
 9   ocean_proximity     20640 non-null  object 
dtypes: float64(9), object(1)
memory usage: 1.6+ MB

housing["ocean_proximity"].value_counts()

<1H OCEAN     9136
INLAND        6551
NEAR OCEAN    2658
NEAR BAY      2290
ISLAND           5
Name: ocean_proximity, dtype: int64

housing.describe()

	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	total_bedrooms	population	households	median_income	median_house_value
count	20640.000000	20640.000000	20640.000000	20640.000000	20433.000000	20640.000000	20640.000000	20640.000000	20640.000000
mean	-119.569704	35.631861	28.639486	2635.763081	537.870553	1425.476744	499.539680	3.870671	206855.816909
std	2.003532	2.135952	12.585558	2181.615252	421.385070	1132.462122	382.329753	1.899822	115395.615874
min	-124.350000	32.540000	1.000000	2.000000	1.000000	3.000000	1.000000	0.499900	14999.000000
25%	-121.800000	33.930000	18.000000	1447.750000	296.000000	787.000000	280.000000	2.563400	119600.000000
50%	-118.490000	34.260000	29.000000	2127.000000	435.000000	1166.000000	409.000000	3.534800	179700.000000
75%	-118.010000	37.710000	37.000000	3148.000000	647.000000	1725.000000	605.000000	4.743250	264725.000000
max	-114.310000	41.950000	52.000000	39320.000000	6445.000000	35682.000000	6082.000000	15.000100	500001.000000

import matplotlib.pyplot as plt
housing.hist(bins=50, figsize=(20,15))
save_fig("attribute_histogram_plots")
plt.show();

Saving figure attribute_histogram_plots

테스트 데이터셋 만들기

좋은 모델을 만들기 위해서는 훈련에 사용되지 않고 모델 평가만을 위한 "테스트 데이터셋"을 따로 구분해야한다. 초기에 분리하는 것이 일반적.

np.random.seed(42)
# For illustration only. Sklearn has train_test_split()
def split_train_test(data, test_ratio):
    shuffled_indices = np.random.permutation(len(data))
    test_set_size = int(len(data) * test_ratio)
    test_indices = shuffled_indices[:test_set_size]
    train_indices = shuffled_indices[test_set_size:]
    return data.iloc[train_indices], data.iloc[test_indices]

a = np.random.permutation(10)
a

array([8, 1, 5, 0, 7, 2, 9, 4, 3, 6])

train_set, test_set = split_train_test(housing, 0.2) # train/test data split
len(train_set), len(test_set)

(16512, 4128)

• 위 방법은 문제점은? : 여러 번 수행할 경우 훈련용 데이터가 학습 데이터로 옮겨지거나 그 반대가 될 수 있다

• 해결방안: 각 샘플의 식별자(identifier)를 사용해서 분할

from zlib import crc32 # 해싱함수

# test set에 속하냐
def test_set_check(identifier, test_ratio):
    return crc32(np.int64(identifier)) & 0xffffffff < test_ratio * 2**32
# crc32(np.int64(identifier)) & 0xffffffff : 해싱한 값을 2의 32승으로 나눈다(?)

def split_train_test_by_id(data, test_ratio, id_column):
    ids = data[id_column]
    in_test_set = ids.apply(lambda id_: test_set_check(id_, test_ratio))
    return data.loc[~in_test_set], data.loc[in_test_set]

housing_with_id = housing.reset_index()   # adds an `index` column
train_set, test_set = split_train_test_by_id(housing_with_id, 0.2, "index")
housing.head()

	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	total_bedrooms	population	households	median_income	median_house_value	ocean_proximity
0	-122.23	37.88	41.0	880.0	129.0	322.0	126.0	8.3252	452600.0	NEAR BAY
1	-122.22	37.86	21.0	7099.0	1106.0	2401.0	1138.0	8.3014	358500.0	NEAR BAY
2	-122.24	37.85	52.0	1467.0	190.0	496.0	177.0	7.2574	352100.0	NEAR BAY
3	-122.25	37.85	52.0	1274.0	235.0	558.0	219.0	5.6431	341300.0	NEAR BAY
4	-122.25	37.85	52.0	1627.0	280.0	565.0	259.0	3.8462	342200.0	NEAR BAY

housing_with_id.head() # index column 추가한 data

	index	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	total_bedrooms	population	households	median_income	median_house_value	ocean_proximity
0	0	-122.23	37.88	41.0	880.0	129.0	322.0	126.0	8.3252	452600.0	NEAR BAY
1	1	-122.22	37.86	21.0	7099.0	1106.0	2401.0	1138.0	8.3014	358500.0	NEAR BAY
2	2	-122.24	37.85	52.0	1467.0	190.0	496.0	177.0	7.2574	352100.0	NEAR BAY
3	3	-122.25	37.85	52.0	1274.0	235.0	558.0	219.0	5.6431	341300.0	NEAR BAY
4	4	-122.25	37.85	52.0	1627.0	280.0	565.0	259.0	3.8462	342200.0	NEAR BAY

• 위 방법의 문제점은? : 데이터 베이스 갱신 시 행번호 순서가 달라질 수 있음

• id를 만드는 데 안전한 feature들을 사용해야 함

housing_with_id["id"] = housing["longitude"] * 1000 + housing["latitude"]
train_set, test_set = split_train_test_by_id(housing_with_id, 0.2, "id")
train_set.head()

	index	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	total_bedrooms	population	households	median_income	median_house_value	ocean_proximity	id
0	0	-122.23	37.88	41.0	880.0	129.0	322.0	126.0	8.3252	452600.0	NEAR BAY	-122192.12
1	1	-122.22	37.86	21.0	7099.0	1106.0	2401.0	1138.0	8.3014	358500.0	NEAR BAY	-122182.14
2	2	-122.24	37.85	52.0	1467.0	190.0	496.0	177.0	7.2574	352100.0	NEAR BAY	-122202.15
3	3	-122.25	37.85	52.0	1274.0	235.0	558.0	219.0	5.6431	341300.0	NEAR BAY	-122212.15
4	4	-122.25	37.85	52.0	1627.0	280.0	565.0	259.0	3.8462	342200.0	NEAR BAY	-122212.15

test_set.head()

	index	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	total_bedrooms	population	households	median_income	median_house_value	ocean_proximity	id
59	59	-122.29	37.82	2.0	158.0	43.0	94.0	57.0	2.5625	60000.0	NEAR BAY	-122252.18
60	60	-122.29	37.83	52.0	1121.0	211.0	554.0	187.0	3.3929	75700.0	NEAR BAY	-122252.17
61	61	-122.29	37.82	49.0	135.0	29.0	86.0	23.0	6.1183	75000.0	NEAR BAY	-122252.18
62	62	-122.29	37.81	50.0	760.0	190.0	377.0	122.0	0.9011	86100.0	NEAR BAY	-122252.19
67	67	-122.29	37.80	52.0	1027.0	244.0	492.0	147.0	2.6094	81300.0	NEAR BAY	-122252.20

train set의 feautre의 비율이 test set에서도 동일하게 나타나기를 바란다. 따라서 계층적 샘플링이 필요

계층적 샘플링(stratified sampling)

• 전체 데이터를 계층(strata)라는 동질의 그룹으로 나누고, 테스트 데이터가 전체 데이터를 잘 대표하도록 각 계층에서 올바른 수의 샘플을 추출

from sklearn.model_selection import train_test_split

train_set, test_set = train_test_split(housing, test_size=0.2, random_state=42)

housing["median_income"].hist()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x2de4e5de648>

housing["income_cat"] = pd.cut(housing["median_income"],
                               bins=[0., 1.5, 3.0, 4.5, 6., np.inf],
                               labels=[1, 2, 3, 4, 5]) #bins 적절하게 나눠야함

housing["income_cat"].value_counts()

3    7236
2    6581
4    3639
5    2362
1     822
Name: income_cat, dtype: int64

housing["income_cat"].hist()

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x2de4f0f2748>

from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit

split = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1, test_size=0.2, random_state=42)

for train_index, test_index in split.split(housing, housing["income_cat"]):
    strat_train_set = housing.loc[train_index]
    strat_test_set = housing.loc[test_index]

strat_train_set.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 16512 entries, 17606 to 15775
Data columns (total 11 columns):
 #   Column              Non-Null Count  Dtype   
---  ------              --------------  -----   
 0   longitude           16512 non-null  float64 
 1   latitude            16512 non-null  float64 
 2   housing_median_age  16512 non-null  float64 
 3   total_rooms         16512 non-null  float64 
 4   total_bedrooms      16354 non-null  float64 
 5   population          16512 non-null  float64 
 6   households          16512 non-null  float64 
 7   median_income       16512 non-null  float64 
 8   median_house_value  16512 non-null  float64 
 9   ocean_proximity     16512 non-null  object  
 10  income_cat          16512 non-null  category
dtypes: category(1), float64(9), object(1)
memory usage: 1.4+ MB

strat_test_set.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 4128 entries, 5241 to 2398
Data columns (total 11 columns):
 #   Column              Non-Null Count  Dtype   
---  ------              --------------  -----   
 0   longitude           4128 non-null   float64 
 1   latitude            4128 non-null   float64 
 2   housing_median_age  4128 non-null   float64 
 3   total_rooms         4128 non-null   float64 
 4   total_bedrooms      4079 non-null   float64 
 5   population          4128 non-null   float64 
 6   households          4128 non-null   float64 
 7   median_income       4128 non-null   float64 
 8   median_house_value  4128 non-null   float64 
 9   ocean_proximity     4128 non-null   object  
 10  income_cat          4128 non-null   category
dtypes: category(1), float64(9), object(1)
memory usage: 359.0+ KB

housing["income_cat"].value_counts() / len(housing)
# 전체 데이터셋의 비율

3    0.350581
2    0.318847
4    0.176308
5    0.114438
1    0.039826
Name: income_cat, dtype: float64

strat_test_set["income_cat"].value_counts() / len(strat_test_set)
# test data set의 비율 : 전체 데이터 셋 비율과 거의 동일

3    0.350533
2    0.318798
4    0.176357
5    0.114583
1    0.039729
Name: income_cat, dtype: float64

def income_cat_proportions(data):
    return data["income_cat"].value_counts() / len(data)

train_set, test_set = train_test_split(housing, test_size=0.2, random_state=42)

compare_props = pd.DataFrame({
    "Overall": income_cat_proportions(housing),
    "Stratified": income_cat_proportions(strat_test_set),
    "Random": income_cat_proportions(test_set),
}).sort_index()
compare_props["Rand. %error"] = 100 * compare_props["Random"] / compare_props["Overall"] - 100
compare_props["Strat. %error"] = 100 * compare_props["Stratified"] / compare_props["Overall"] - 100

compare_props # Random하게 나눈거랑 Stratified으로 나눈거랑 얼마나 차이가 있나
# 계층적 샘플링한 것이 error가 낮음

	Overall	Stratified	Random	Rand. %error	Strat. %error
1	0.039826	0.039729	0.040213	0.973236	-0.243309
2	0.318847	0.318798	0.324370	1.732260	-0.015195
3	0.350581	0.350533	0.358527	2.266446	-0.013820
4	0.176308	0.176357	0.167393	-5.056334	0.027480
5	0.114438	0.114583	0.109496	-4.318374	0.127011

# 원래 상태로 되돌림
for set_ in (strat_train_set, strat_test_set):
    set_.drop("income_cat", axis=1, inplace=True)

3. 데이터 이해를 위한 탐색과 시각화

# 데이터 복사본 만들기 (훈련데이터를 손상시키지 않기 위해)
housing = strat_train_set.copy()

지리적 데이터 시각화

housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude")
save_fig("bad_visualization_plot")

Saving figure bad_visualization_plot

밀집된 영역 표시

• alpha옵션

housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.1)
save_fig("better_visualization_plot")

Saving figure better_visualization_plot

더 다양한 정보 표시

• s: 원의 반지름 => 인구

• c: 색상 => 가격

housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", alpha=0.4,
    s=housing["population"]/100, label="population", figsize=(10,7),
    c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"), colorbar=True,
    sharex=False)
plt.legend()
save_fig("housing_prices_scatterplot")

Saving figure housing_prices_scatterplot

In [62]:

# Download the California image
images_path = os.path.join(PROJECT_ROOT_DIR, "images", "end_to_end_project")
os.makedirs(images_path, exist_ok=True)

DOWNLOAD_ROOT = "https://raw.githubusercontent.com/ageron/handson-ml2/master/"
filename = "california.png" # 지도 그림 x

import matplotlib.image as mpimg
california_img=mpimg.imread(os.path.join(images_path, filename))
ax = housing.plot(kind="scatter", x="longitude", y="latitude", figsize=(10,7),
                       s=housing['population']/100, label="Population",
                       c="median_house_value", cmap=plt.get_cmap("jet"),
                       colorbar=False, alpha=0.4,
                      )
plt.imshow(california_img, extent=[-124.55, -113.80, 32.45, 42.05], alpha=0.5,
           cmap=plt.get_cmap("jet"))
plt.ylabel("Latitude", fontsize=14)
plt.xlabel("Longitude", fontsize=14)

prices = housing["median_house_value"]
tick_values = np.linspace(prices.min(), prices.max(), 11)
cbar = plt.colorbar()
cbar.ax.set_yticklabels(["$%dk"%(round(v/1000)) for v in tick_values], fontsize=14)
cbar.set_label('Median House Value', fontsize=16)

plt.legend(fontsize=16)
save_fig("california_housing_prices_plot")
plt.show()

Saving figure california_housing_prices_plot

위에서 관찰할 수 있는 사실은(주택가격이 높은 지역)?

상관관계(Correlations) 관찰하기

corr_matrix = housing.corr()

corr_matrix["median_house_value"].sort_values(ascending=False)

median_house_value    1.000000
median_income         0.687160
total_rooms           0.135097
housing_median_age    0.114110
households            0.064506
total_bedrooms        0.047689
population           -0.026920
longitude            -0.047432
latitude             -0.142724
Name: median_house_value, dtype: float64

scatter_matrix 사용해서 상관관계 확인하기

# from pandas.tools.plotting import scatter_matrix # For older versions of Pandas
from pandas.plotting import scatter_matrix

# 특성 몇 개만 살펴봄 
attributes = ["median_house_value", "median_income", "total_rooms",
              "housing_median_age"]
scatter_matrix(housing[attributes], figsize=(12, 8))
save_fig("scatter_matrix_plot")

Saving figure scatter_matrix_plot

housing.plot(kind="scatter", x="median_income", y="median_house_value",
             alpha=0.1)
plt.axis([0, 16, 0, 550000])
save_fig("income_vs_house_value_scatterplot")

Saving figure income_vs_house_value_scatterplot

위에서 관찰할 수 있는 사실들?

• 50만불에 해당하는 값에 대해 선처럼 나타남, 또한 중간에 희미한 선 존재

  비정상처럼 보이는 데이터들은 가능하면 train data set에서 제거해주는 것이 모델학습에 도움이 됨

특성 조합들 실험

• 여러 특성(feature, attribute)들의 조합으로 새로운 특성을 정의해볼 수 있음

• 예를 들자면, 가구당 방 개수, 침대방(bedroom)의 비율, 가구당 인원

housing["rooms_per_household"] = housing["total_rooms"]/housing["households"]
housing["bedrooms_per_room"] = housing["total_bedrooms"]/housing["total_rooms"]
housing["population_per_household"]=housing["population"]/housing["households"]

corr_matrix = housing.corr()
corr_matrix["median_house_value"].sort_values(ascending=False)

median_house_value          1.000000
median_income               0.687160
rooms_per_household         0.146285
total_rooms                 0.135097
housing_median_age          0.114110
households                  0.064506
total_bedrooms              0.047689
population_per_household   -0.021985
population                 -0.026920
longitude                  -0.047432
latitude                   -0.142724
bedrooms_per_room          -0.259984
Name: median_house_value, dtype: float64

위에서 관찰할 수 있는 사실들?

• bedrooms_per_room : 강한 음의 상관관계를 가짐

• rooms_per_household : 2번째로 높은 상관계수를 가짐

새로 만든 feature가 집이 얼마나 큰지 간접적으로 드러냄

데이터 탐색과정은 대부분 한 번으로 끝나지 않고 모델을 만들고 문제점을 분석한 뒤 다시 실행하게 됩니다.

4. 머신러닝 알고리즘을 위한 데이터 준비

데이터 준비는 데이터 변환(data transformation)과정으로 볼 수 있습니다.

데이터 수동변환 vs. 자동변환(함수만들기)

데이터 자동변환의 장점들

• 새로운 데이터에 대한 변환을 손쉽게 재생산(reproduce)할 수 있습니다.

• 향후에 재사용(reuse)할 수 있는 라이브러리를 구축하게 됩니다.

• 실제 시스템에서 가공되지 않은 데이터(raw data)를 알고리즘에 쉽게 입력으로 사용할 수 있도록 해줍니다.

• 여러 데이터 변환 방법을 쉽게 시도해 볼 수 있습니다.

housing = strat_train_set.drop("median_house_value", axis=1) # drop labels for training set
housing_labels = strat_train_set["median_house_value"].copy()

데이터 정제(Data Cleaning)

누락된 값(missing values) 다루는 방법들

• 해당 구역을 제거(행을 제거)

• 해당 특성을 제거(열을 제거)

• 어떤 값으로 채움(0, 평균, 중간값 등)

housing.isnull().any(axis=1)

17606    False
18632    False
14650    False
3230     False
3555     False
         ...  
6563     False
12053    False
13908    False
11159    False
15775    False
Length: 16512, dtype: bool

sample_incomplete_rows = housing[housing.isnull().any(axis=1)].head() # True if there is a null feature
sample_incomplete_rows

	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	total_bedrooms	population	households	median_income	ocean_proximity
4629	-118.30	34.07	18.0	3759.0	NaN	3296.0	1462.0	2.2708	<1H OCEAN
6068	-117.86	34.01	16.0	4632.0	NaN	3038.0	727.0	5.1762	<1H OCEAN
17923	-121.97	37.35	30.0	1955.0	NaN	999.0	386.0	4.6328	<1H OCEAN
13656	-117.30	34.05	6.0	2155.0	NaN	1039.0	391.0	1.6675	INLAND
19252	-122.79	38.48	7.0	6837.0	NaN	3468.0	1405.0	3.1

sample_incomplete_rows.dropna(subset=["total_bedrooms"])    # option 1

	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	total_bedrooms	population	households	m

sample_incomplete_rows.drop("total_bedrooms", axis=1)       # option 2

	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	population	households	median_income	ocean_proximity
4629	-118.30	34.07	18.0	3759.0	3296.0	1462.0	2.2708	<1H OCEAN
6068	-117.86	34.01	16.0	4632.0	3038.0	727.0	5.1762	<1H OCEAN
17923	-121.97	37.35	30.0	1955.0	999.0	386.0	4.6328	<1H OCEAN
13656	-117.30	34.05	6.0	2155.0	1039.0	391.0	1.6675	INLAND
19252	-122.79	38.48	7.0	6837.0	3468.0	1405.0	3.1662

median = housing["total_bedrooms"].median()
sample_incomplete_rows["total_bedrooms"].fillna(median, inplace=True) # option 3

median

433.0

sample_incomplete_rows

	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	total_bedrooms	population	households	median_income	ocean_proximity
4629	-118.30	34.07	18.0	3759.0	433.0	3296.0	1462.0	2.2708	<1H OCEAN
6068	-117.86	34.01	16.0	4632.0	433.0	3038.0	727.0	5.1762	<1H OCEAN
17923	-121.97	37.35	30.0	1955.0	433.0	999.0	386.0	4.6328	<1H OCEAN
13656	-117.30	34.05	6.0	2155.0	433.0	1039.0	391.0	1.6675	INLAND
19252	-122.79	38.48	7.0	6837.0	433.0	3468.0	1405.0	3.1

from sklearn.impute import SimpleImputer
imputer = SimpleImputer(strategy="median") # 데이터가 없는경우 median으로 채워넣음

# 중간값은 수치형 특성에서만 계산될 수 있기 때문에 텍스트 특성을 제외한 복사본을 생성
housing_num = housing.drop("ocean_proximity", axis=1)

imputer.fit(housing_num)

SimpleImputer(strategy='median')

imputer.statistics_

array([-118.51  ,   34.26  ,   29.    , 2119.5   ,  433.    , 1164.    ,
        408.    ,    3.5409])

housing_num.median().values

array([-118.51  ,   34.26  ,   29.    , 2119.5   ,  433.    , 1164.    ,
        408.    ,    3.5409])

이제 학습된 imputer 객체를 사용해 누락된 값을 중간값으로 바꿀 수 있습니다.

X = imputer.transform(housing_num)

X

array([[-121.89  ,   37.29  ,   38.    , ...,  710.    ,  339.    ,
           2.7042],
       [-121.93  ,   37.05  ,   14.    , ...,  306.    ,  113.    ,
           6.4214],
       [-117.2   ,   32.77  ,   31.    , ...,  936.    ,  462.    ,
           2.8621],
       ...,
       [-116.4   ,   34.09  ,    9.    , ..., 2098.    ,  765.    ,
           3.2723],
       [-118.01  ,   33.82  ,   31.    , ..., 1356.    ,  356.    ,
           4.0625],
       [-122.45  ,   37.77  ,   52.    , ..., 1269.    ,  639.    ,
           3.575 ]])

위 X는 NumPy array입니다. 이를 다시 pandas DataFrame으로 되돌릴 수 있습니다.

housing_tr = pd.DataFrame(X, columns=housing_num.columns,
                          index=housing.index)

제대로 채워져 있는지 확인해봅니다.

sample_incomplete_rows.index.values

array([ 4629,  6068, 17923, 13656, 19252], dtype=int64)

housing_num.loc[sample_incomplete_rows.index.values] # MA를 가진 데이터

	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	total_bedrooms	population	households	median_income
4629	-118.30	34.07	18.0	3759.0	NaN	3296.0	1462.0	2.2708
6068	-117.86	34.01	16.0	4632.0	NaN	3038.0	727.0	5.1762
17923	-121.97	37.35	30.0	1955.0	NaN	999.0	386.0	4.6328
13656	-117.30	34.05	6.0	2155.0	NaN	1039.0	391.0	1.6675
19252	-122.79	38.48	7.0	6837.0	NaN	3468.0	1405.0	3.1662

housing_tr.loc[sample_incomplete_rows.index.values] # imputer를 통해 MA를 채워넣음

	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	total_bedrooms	population	households	median_income
4629	-118.30	34.07	18.0	3759.0	433.0	3296.0	1462.0	2.2708
6068	-117.86	34.01	16.0	4632.0	433.0	3038.0	727.0	5.1762
17923	-121.97	37.35	30.0	1955.0	433.0	999.0	386.0	4.6328
13656	-117.30	34.05	6.0	2155.0	433.0	1039.0	391.0	1.6675
19252	-122.79	38.48	7.0	6837.0	433.0	3468.0	1405.0	3.1662

Estimator, Transformer, Predictor

• 추정기(estimator): 데이터셋을 기반으로 모델 파라미터들을 추정하는 객체를 추정기라고 합니다(예를 들자면 imputer). 추정자체는 fit() method에 의해서 수행되고 하나의 데이터셋을 매개변수로 전달받습니다(지도학습의 경우 label을 담고 있는 데이터셋을 추가적인 매개변수로 전달).

• 변환기(transformer): (imputer같이) 데이터셋을 변환하는 추정기를 변환기라고 합니다. 변환은 transform() method가 수행합니다. 그리고 변환된 데이터셋을 반환합니다.

• 예측기(predictor): 일부 추정기는 주어진 새로운 데이터셋에 대해 예측값을 생성할 수 있습니다. 앞에서 사용했던 LinearRegression도 예측기입니다. 예측기의 predict() method는 새로운 데이터셋을 받아 예측값을 반환합니다. 그리고 score() method는 예측값에 대한 평가지표를 반환합니다.

텍스트와 범주형 특성 다루기

housing_cat = housing[["ocean_proximity"]]
housing_cat.head(10)

	ocean_proximity
17606	<1H OCEAN
18632	<1H OCEAN
14650	NEAR OCEAN
3230	INLAND
3555	<1H OCEAN
19480	INLAND
8879	<1H OCEAN
13685	INLAND
4937	<1H OCEAN
4861	<1H OCEAN

from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder

ordinal_encoder = OrdinalEncoder()
housing_cat_encoded = ordinal_encoder.fit_transform(housing_cat)
housing_cat_encoded[:10]

array([[0.],
       [0.],
       [4.],
       [1.],
       [0.],
       [1.],
       [0.],
       [1.],
       [0.],
       [0.]])

ordinal_encoder.categories_ # class 값 배정

[array(['<1H OCEAN', 'INLAND', 'ISLAND', 'NEAR BAY', 'NEAR OCEAN'],
       dtype=object)]

이 표현방식의 문제점?

• "특성의 값이 비슷할수록 두 개의 샘플이 비슷하다"가 성립할 때 모델학습이 쉬워짐

  특성의 값 순서가 바다에 가까운 정도를 보장하지 않음.

One-hot encoding

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder

cat_encoder = OneHotEncoder()
housing_cat_1hot = cat_encoder.fit_transform(housing_cat)
housing_cat_1hot

<16512x5 sparse matrix of type '<class 'numpy.float64'>'
	with 16512 stored elements in Compressed Sparse Row format>

위 출력을 보면 일반적인 배열이 아니고 "sparse matrix"임을 알 수 있습니다.

housing_cat_1hot.toarray() # class에 해당하는 값이 1

array([[1., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1.],
       ...,
       [0., 1., 0., 0., 0.],
       [1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.]])

cat_encoder = OneHotEncoder(sparse=False) # sparse 옵션 설정에 따라 arr/sapse matix 출력
housing_cat_1hot = cat_encoder.fit_transform(housing_cat)
housing_cat_1hot

array([[1., 0., 0., 0., 0.],
       [1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 0., 1.],
       ...,
       [0., 1., 0., 0., 0.],
       [1., 0., 0., 0., 0.],
       [0., 0., 0., 1., 0.]])

cat_encoder.categories_

[array(['<1H OCEAN', 'INLAND', 'ISLAND', 'NEAR BAY', 'NEAR OCEAN'],
       dtype=object)]

나만의 변환기(Custom Transformers) 만들기

Scikit-Learn이 유용한 변환기를 많이 제공하지만 프로젝트를 위해 특별한 데이터 처리 작업을 해야 할 경우가 많습니다. 이 때 나만의 변환기를 만들 수 있습니다.

반드시 구현해야 할 method들

• fit()

• transform()

아래의 custom tranformer는 rooms_per_household, population_per_household 두 개의 새로운 특성을 데이터셋에 추가하며 add_bedrooms_per_room = True로 주어지면 bedrooms_per_room 특성까지 추가합니다. add_bedrooms_per_room은 하이퍼파라미터.

from sklearn.base import BaseEstimator, TransformerMixin

# column index
rooms_ix, bedrooms_ix, population_ix, households_ix = 3, 4, 5, 6

class CombinedAttributesAdder(BaseEstimator, TransformerMixin):
    
    def __init__(self, add_bedrooms_per_room = True): # no *args or **kargs
        self.add_bedrooms_per_room = add_bedrooms_per_room
    
    def fit(self, X, y=None):
        return self  # nothing else to do
    
    # X : arr(np)
    def transform(self, X):
        rooms_per_household = X[:, rooms_ix] / X[:, households_ix]
        population_per_household = X[:, population_ix] / X[:, households_ix]
        
        if self.add_bedrooms_per_room:
            bedrooms_per_room = X[:, bedrooms_ix] / X[:, rooms_ix]
            # concatenate
            return np.c_[X, rooms_per_household, population_per_household,
                         bedrooms_per_room]
        else:
            return np.c_[X, rooms_per_household, population_per_household]

attr_adder = CombinedAttributesAdder(add_bedrooms_per_room=False)
housing_extra_attribs = attr_adder.transform(housing.values)

Numpy데이터를 DataFrame으로 변환

housing_extra_attribs = pd.DataFrame(
    housing_extra_attribs,
    columns=list(housing.columns)+["rooms_per_household", "population_per_household"],
    index=housing.index)
housing_extra_attribs.head()

	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	total_bedrooms	population	households	median_income	ocean_proximity	rooms_per_household	population_per_household
17606	-121.89	37.29	38	1568	351	710	339	2.7042	<1H OCEAN	4.62537	2.0944
18632	-121.93	37.05	14	679	108	306	113	6.4214	<1H OCEAN	6.00885	2.70796
14650	-117.2	32.77	31	1952	471	936	462	2.8621	NEAR OCEAN	4.22511	2.02597
3230	-119.61	36.31	25	1847	371	1460	353	1.8839	INLAND	5.23229	4.13598
3555	-118.59	34.23	17	6592	1525	4459	1463	3.0347	<1H OCEAN	4.50581	3.04785

특성 스케일링(Feature Scaling)

• Min-max scaling: 0과 1사이의 값이 되도록 조정

• 표준화(standardization): 평균이 0, 분산이 1이 되도록 만들어 줌(사이킷런의 StandardScaler사용)

변환 파이프라인(Transformation Pipelines)

여러 개의 변환이 순차적으로 이루어져야 할 경우 Pipeline class를 사용하면 편합니다.

from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

num_pipeline = Pipeline([
        ('imputer', SimpleImputer(strategy="median")),
        ('attribs_adder', CombinedAttributesAdder()),
        ('std_scaler', StandardScaler()),
    ])

housing_num_tr = num_pipeline.fit_transform(housing_num)

이름, 추정기 쌍의 목록

마지막 단계를 제외하고 모두 변환기여야 합니다(fit_transform() method를 가지고 있어야 함).

파이프라인의 fit() method를 호출하면 모든 변환기의 fit_transform() method를 순서대로 호출하면서 한 단계의 출력을 다음 단계의 입력으로 전달합니다. 마지막 단계에서는 fit() method만 호출합니다.

housing_num_tr

array([[-1.15604281,  0.77194962,  0.74333089, ..., -0.31205452,
        -0.08649871,  0.15531753],
       [-1.17602483,  0.6596948 , -1.1653172 , ...,  0.21768338,
        -0.03353391, -0.83628902],
       [ 1.18684903, -1.34218285,  0.18664186, ..., -0.46531516,
        -0.09240499,  0.4222004 ],
       ...,
       [ 1.58648943, -0.72478134, -1.56295222, ...,  0.3469342 ,
        -0.03055414, -0.52177644],
       [ 0.78221312, -0.85106801,  0.18664186, ...,  0.02499488,
         0.06150916, -0.30340741],
       [-1.43579109,  0.99645926,  1.85670895, ..., -0.22852947,
        -0.09586294,  0.10180567]])

각 열(column) 마다 다른 파이프라인을 적용할 수도 있습니다!

예를 들어 수치형 특성들과 범주형 특성들에 대해 별도의 변환이 필요하다면 아래와 같이 ColumnTransformer를 사용하면 됩니다.

from sklearn.compose import ColumnTransformer

num_attribs = list(housing_num)
cat_attribs = ["ocean_proximity"]

full_pipeline = ColumnTransformer([
        ("num", num_pipeline, num_attribs),
        ("cat", OneHotEncoder(), cat_attribs),
    ])

housing_prepared = full_pipeline.fit_transform(housing)

housing_prepared

array([[-1.15604281,  0.77194962,  0.74333089, ...,  0.        ,
         0.        ,  0.        ],
       [-1.17602483,  0.6596948 , -1.1653172 , ...,  0.        ,
         0.        ,  0.        ],
       [ 1.18684903, -1.34218285,  0.18664186, ...,  0.        ,
         0.        ,  1.        ],
       ...,
       [ 1.58648943, -0.72478134, -1.56295222, ...,  0.        ,
         0.        ,  0.        ],
       [ 0.78221312, -0.85106801,  0.18664186, ...,  0.        ,
         0.        ,  0.        ],
       [-1.43579109,  0.99645926,  1.85670895, ...,  0.        ,
         1.        ,  0.        ]])

housing_prepared.shape, housing.shape

((16512, 16), (16512, 9))

5. 모델 훈련(Train a Model)

드디어 모델을 훈련시킬 준비가 되었습니다!

지난 시간에 배웠던 선형회귀모델(linear regression)을 사용해보겠습니다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

lin_reg = LinearRegression()
lin_reg.fit(housing_prepared, housing_labels)

LinearRegression()

모델훈련은 딱 3줄의 코드면 충분합니다!

몇 개의 샘플에 모델을 적용해서 예측값을 확인해보고 실제값과 비교해보겠습니다.

lin_reg.coef_

array([-55650.4116403 , -56716.45236929,  13732.83841856,  -1933.1277138 ,
         7330.04062103, -45708.26306673,  45455.47519691,  74714.39134154,
         6605.12802802,   1042.95709453,   9249.75886697, -18016.52432168,
       -55219.15208555, 110357.78363967, -22479.84008184, -14642.2671506 ])

extra_attribs = ["rooms_per_hhold", "pop_per_hhold", "bedrooms_per_room"]
cat_encoder = full_pipeline.named_transformers_["cat"]
cat_one_hot_attribs = list(cat_encoder.categories_[0])
attributes = num_attribs + extra_attribs + cat_one_hot_attribs
sorted(zip(lin_reg.coef_, attributes), reverse=True)

[(110357.78363966991, 'ISLAND'),
 (74714.39134153843, 'median_income'),
 (45455.47519691441, 'households'),
 (13732.83841855541, 'housing_median_age'),
 (9249.75886697368, 'bedrooms_per_room'),
 (7330.040621029702, 'total_bedrooms'),
 (6605.128028015065, 'rooms_per_hhold'),
 (1042.9570945281878, 'pop_per_hhold'),
 (-1933.127713800795, 'total_rooms'),
 (-14642.267150598302, 'NEAR OCEAN'),
 (-18016.52432168299, '<1H OCEAN'),
 (-22479.840081835082, 'NEAR BAY'),
 (-45708.263066728214, 'population'),
 (-55219.15208555335, 'INLAND'),
 (-55650.41164030249, 'longitude'),
 (-56716.45236929203, 'latitude')]

# 몇 개의 샘플에 대해 데이터변환 및 예측을 해보자
some_data = housing.iloc[:5]
some_labels = housing_labels.iloc[:5]
some_data_prepared = full_pipeline.transform(some_data)

print("Predictions:", lin_reg.predict(some_data_prepared).round(decimals=1))

Predictions: [210644.6 317768.8 210956.4  59219.  189747.6]

print("Labels:", list(some_labels))

Labels: [286600.0, 340600.0, 196900.0, 46300.0, 254500.0]

전체 훈련 데이터셋에 대한 RMSE를 측정해보겠습니다.

from sklearn.metrics import mean_squared_error

housing_predictions = lin_reg.predict(housing_prepared)
lin_mse = mean_squared_error(housing_labels, housing_predictions)
lin_rmse = np.sqrt(lin_mse)
lin_rmse

68628.19819848923

훈련 데이터셋의 RMSE가 이 경우처럼 큰 경우 => 과소적합(under-fitting)

과소적합이 일어나는 이유?

• 특성들(features)이 충분한 정보를 제공하지 못함

• 모델이 충분히 강력하지 못함

강력한 비선형모델인 DecisionTreeRegressor를 사용해보겠습니다.

from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

tree_reg = DecisionTreeRegressor(random_state=42)
tree_reg.fit(housing_prepared, housing_labels) # 학습

DecisionTreeRegressor(random_state=42)

housing_predictions = tree_reg.predict(housing_prepared) # 예측
tree_mse = mean_squared_error(housing_labels, housing_predictions) # RMSE
tree_rmse = np.sqrt(tree_mse)
tree_rmse

0.0

이 모델이 선형모델보다 낫다고 말할 수 있을까요? 어떻게 알 수 있을까요?

• 테스트 데이터셋을 이용한 검증

  이런식으로 하면, 테스트 데이터셋을 들여다보게 되고 학습하는 과정에 영향을 미침. 또다른 테스트 데이터셋에 대해서 좋지 못한 결과가 나올 가능성이 높아지게 됨

• 훈련 데이터셋의 일부를 검증데이터(validation data)셋으로 분리해서 검증

• k-겹 교차 검증(k-fold cross-validation)

교차 검증(Cross-Validation)을 사용한 평가

결정트리 모델에 대한 평가

from sklearn.model_selection import cross_val_score

scores = cross_val_score(tree_reg, housing_prepared, housing_labels,
                         scoring="neg_mean_squared_error", cv=10)
tree_rmse_scores = np.sqrt(-scores)

def display_scores(scores):
    print("Scores:", scores)
    print("Mean:", scores.mean())
    print("Standard deviation:", scores.std())

display_scores(tree_rmse_scores)

Scores: [70194.33680785 66855.16363941 72432.58244769 70758.73896782
 71115.88230639 75585.14172901 70262.86139133 70273.6325285
 75366.87952553 71231.65726027]
Mean: 71407.68766037929
Standard deviation: 2439.4345041191004

선형회귀모델에 대한 평가

lin_scores = cross_val_score(lin_reg, housing_prepared, housing_labels,
                             scoring="neg_mean_squared_error", cv=10)
lin_rmse_scores = np.sqrt(-lin_scores)
display_scores(lin_rmse_scores)

Scores: [66782.73843989 66960.118071   70347.95244419 74739.57052552
 68031.13388938 71193.84183426 64969.63056405 68281.61137997
 71552.91566558 67665.10082067]
Mean: 69052.46136345083
Standard deviation: 2731.6740017983425

RandomForestRegressor에 대한 평가

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

forest_reg = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42) # n_estimators=#tree
forest_reg.fit(housing_prepared, housing_labels)

RandomForestRegressor(random_state=42)

housing_predictions = forest_reg.predict(housing_prepared)
forest_mse = mean_squared_error(housing_labels, housing_predictions)
forest_rmse = np.sqrt(forest_mse)
forest_rmse

18603.515021376355

from sklearn.model_selection import cross_val_score

forest_scores = cross_val_score(forest_reg, housing_prepared, housing_labels,
                                scoring="neg_mean_squared_error", cv=10)
forest_rmse_scores = np.sqrt(-forest_scores)
display_scores(forest_rmse_scores)

Scores: [49519.80364233 47461.9115823  50029.02762854 52325.28068953
 49308.39426421 53446.37892622 48634.8036574  47585.73832311
 53490.10699751 50021.5852922 ]
Mean: 50182.303100336096
Standard deviation: 2097.0810550985693

Random forest 모델이 가장 좋은 결과를 보임 (모델 선택)

모델 선택 후, 세부적으로 튜닝 진행

6. 모델 세부 튜닝(Fine-Tune Your Model)

모델의 종류를 선택한 후에 모델을 세부 튜닝하는 것이 필요합니다. 모델 학습을 위한 최적의 하이퍼파라미터를 찾는 과정이라고 말할 수 있습니다.

그리드 참색(Grid Search)

수동으로 하이퍼파라미터 조합을 시도하는 대신 GridSearchCV를 사용하는 것이 좋습니다.

from sklearn.model_selection import GridSearchCV

param_grid = [
    # try 12 (3×4) combinations of hyperparameters
    {'n_estimators': [3, 10, 30], 'max_features': [2, 4, 6, 8]},
    # then try 6 (2×3) combinations with bootstrap set as False
    {'bootstrap': [False], 'n_estimators': [3, 10], 'max_features': [2, 3, 4]},
  ]

forest_reg = RandomForestRegressor(random_state=42)
# train across 5 folds, that's a total of (12+6)*5=90 rounds of training 
grid_search = GridSearchCV(forest_reg, param_grid, cv=5,
                           scoring='neg_mean_squared_error',
                           return_train_score=True)
grid_search.fit(housing_prepared, housing_labels)

GridSearchCV(cv=5, estimator=RandomForestRegressor(random_state=42),
             param_grid=[{'max_features': [2, 4, 6, 8],
                          'n_estimators': [3, 10, 30]},
                         {'bootstrap': [False], 'max_features': [2, 3, 4],
                          'n_estimators': [3, 10]}],
             return_train_score=True, scoring='neg_mean_squared_error')

grid_search.best_params_ # 가장 좋은 파라미터

{'max_features': 8, 'n_estimators': 30}

grid_search.best_estimator_ # 가장 좋은 파라미터를 사용했을때 학습한 모델도 저장

RandomForestRegressor(max_features=8, n_estimators=30, random_state=42)

cvres = grid_search.cv_results_

# 하이퍼파라미터 조합에 따라서 mean_score가 어떻게 바뀌는지
for mean_score, params in zip(cvres["mean_test_score"], cvres["params"]):
    print(np.sqrt(-mean_score), params)

63669.11631261028 {'max_features': 2, 'n_estimators': 3}
55627.099719926795 {'max_features': 2, 'n_estimators': 10}
53384.57275149205 {'max_features': 2, 'n_estimators': 30}
60965.950449450494 {'max_features': 4, 'n_estimators': 3}
52741.04704299915 {'max_features': 4, 'n_estimators': 10}
50377.40461678399 {'max_features': 4, 'n_estimators': 30}
58663.93866579625 {'max_features': 6, 'n_estimators': 3}
52006.19873526564 {'max_features': 6, 'n_estimators': 10}
50146.51167415009 {'max_features': 6, 'n_estimators': 30}
57869.25276169646 {'max_features': 8, 'n_estimators': 3}
51711.127883959234 {'max_features': 8, 'n_estimators': 10}
49682.273345071546 {'max_features': 8, 'n_estimators': 30}
62895.06951262424 {'bootstrap': False, 'max_features': 2, 'n_estimators': 3}
54658.176157539405 {'bootstrap': False, 'max_features': 2, 'n_estimators': 10}
59470.40652318466 {'bootstrap': False, 'max_features': 3, 'n_estimators': 3}
52724.9822587892 {'bootstrap': False, 'max_features': 3, 'n_estimators': 10}
57490.5691951261 {'bootstrap': False, 'max_features': 4, 'n_estimators': 3}
51009.495668875716 {'bootstrap': False, 'max_features': 4, 'n_estimators': 10}

랜덤 탐색(Randomized Search)

하이퍼파라미터 조합의 수가 큰 경우에 유리. 지정한 횟수만큼만 평가.

from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import randint

param_distribs = {
        'n_estimators': randint(low=1, high=200),
        'max_features': randint(low=1, high=8),
    }

forest_reg = RandomForestRegressor(random_state=42)
rnd_search = RandomizedSearchCV(forest_reg, param_distributions=param_distribs,
                                n_iter=10, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error', random_state=42)
rnd_search.fit(housing_prepared, housing_labels)

RandomizedSearchCV(cv=5, estimator=RandomForestRegressor(random_state=42),
                   param_distributions={'max_features': <scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x0000018C1A5BC508>,
                                        'n_estimators': <scipy.stats._distn_infrastructure.rv_frozen object at 0x0000018C1A5AD148>},
                   random_state=42, scoring='neg_mean_squared_error')

cvres = rnd_search.cv_results_
for mean_score, params in zip(cvres["mean_test_score"], cvres["params"]):
    print(np.sqrt(-mean_score), params)

49150.70756927707 {'max_features': 7, 'n_estimators': 180}
51389.889203389284 {'max_features': 5, 'n_estimators': 15}
50796.155224308866 {'max_features': 3, 'n_estimators': 72}
50835.13360315349 {'max_features': 5, 'n_estimators': 21}
49280.9449827171 {'max_features': 7, 'n_estimators': 122}
50774.90662363929 {'max_features': 3, 'n_estimators': 75}
50682.78888164288 {'max_features': 3, 'n_estimators': 88}
49608.99608105296 {'max_features': 5, 'n_estimators': 100}
50473.61930350219 {'max_features': 3, 'n_estimators': 150}
64429.84143294435 {'max_features': 5, 'n_estimators': 2}

특성 중요도, 에러 분석

feature_importances = grid_search.best_estimator_.feature_importances_
feature_importances

array([7.33442355e-02, 6.29090705e-02, 4.11437985e-02, 1.46726854e-02,
       1.41064835e-02, 1.48742809e-02, 1.42575993e-02, 3.66158981e-01,
       5.64191792e-02, 1.08792957e-01, 5.33510773e-02, 1.03114883e-02,
       1.64780994e-01, 6.02803867e-05, 1.96041560e-03, 2.85647464e-03])

extra_attribs = ["rooms_per_hhold", "pop_per_hhold", "bedrooms_per_room"]
#cat_encoder = cat_pipeline.named_steps["cat_encoder"] # old solution
cat_encoder = full_pipeline.named_transformers_["cat"]
cat_one_hot_attribs = list(cat_encoder.categories_[0])
attributes = num_attribs + extra_attribs + cat_one_hot_attribs
sorted(zip(feature_importances, attributes), reverse=True)

[(0.36615898061813423, 'median_income'),
 (0.16478099356159054, 'INLAND'),
 (0.10879295677551575, 'pop_per_hhold'),
 (0.07334423551601243, 'longitude'),
 (0.06290907048262032, 'latitude'),
 (0.056419179181954014, 'rooms_per_hhold'),
 (0.053351077347675815, 'bedrooms_per_room'),
 (0.04114379847872964, 'housing_median_age'),
 (0.014874280890402769, 'population'),
 (0.014672685420543239, 'total_rooms'),
 (0.014257599323407808, 'households'),
 (0.014106483453584104, 'total_bedrooms'),
 (0.010311488326303788, '<1H OCEAN'),
 (0.0028564746373201584, 'NEAR OCEAN'),
 (0.0019604155994780706, 'NEAR BAY'),
 (6.0280386727366e-05, 'ISLAND')]

7. 테스트 데이터셋으로 최종 평가하기

final_model = grid_search.best_estimator_

X_test = strat_test_set.drop("median_house_value", axis=1)
y_test = strat_test_set["median_house_value"].copy()

X_test_prepared = full_pipeline.transform(X_test)
final_predictions = final_model.predict(X_test_prepared)

final_mse = mean_squared_error(y_test, final_predictions)
final_rmse = np.sqrt(final_mse)

final_rmse

47730.22690385927

8. 론칭, 모니터링, 시스템 유지 보수

상용환경에 배포하기 위해서 데이터 전처리와 모델의 예측이 포함된 파이프라인을 만들어 저장하는 것이 좋습니다.In [142]:

full_pipeline_with_predictor = Pipeline([
        ("preparation", full_pipeline),
        ("linear", LinearRegression())
    ]) 

full_pipeline_with_predictor.fit(housing, housing_labels)
full_pipeline_with_predictor.predict(some_data)
# 데이터 전처리, 모델 학습 및 예측 하나로 묶고 실행

array([210644.60459286, 317768.80697211, 210956.43331178,  59218.98886849,
       189747.55849879])

some_data

	longitude	latitude	housing_median_age	total_rooms	total_bedrooms	population	households	median_income	ocean_proximity
17606	-121.89	37.29	38.0	1568.0	351.0	710.0	339.0	2.7042	<1H OCEAN
18632	-121.93	37.05	14.0	679.0	108.0	306.0	113.0	6.4214	<1H OCEAN
14650	-117.20	32.77	31.0	1952.0	471.0	936.0	462.0	2.8621	NEAR OCEAN
3230	-119.61	36.31	25.0	1847.0	371.0	1460.0	353.0	1.8839	INLAND
3555	-118.59	34.23	17.0	6592.0	1525.0	4459.0	1463.0	3.0347	<1H OCEAN

my_model = full_pipeline_with_predictor

import joblib
joblib.dump(my_model, "my_model.pkl")
# pickle 파일로 만들어서 파라미터 저장
my_model_loaded = joblib.load("my_model.pkl")

my_model_loaded.predict(some_data)

array([210644.60459286, 317768.80697211, 210956.43331178,  59218.98886849,
       189747.55849879])

론칭후 시스템 모니터링

• 시간이 지나면 모델이 낙후되면서 성능이 저하

  따라서 론칭 후 시스템을 계속해서 모니터링하는 것이 중요 ❗

  가능하면 시스템이 잘 돌아가고있는지 모니터링 시스템 만드는 것이 좋음

• 자동모니터링: 추천시스템의 경우, 추천된 상품의 판매량이 줄어드는지?

• 수동모니터링: 이미지 분류의 경우, 분류된 이미지들 중 일부를 전문가에게 검토시킴

• 결과가 나빠진 경우

  • 데이터 입력의 품질이 나빠졌는지? 센서고장?

  • 트렌드의 변화? 계절적 요인?

유지보수

• 정기적으로 새로운 데이터 수집(레이블)

• 새로운 데이터를 테스트 데이터로, 현재의 테스트 데이터는 학습데이터로 편입

• 다시 학습후, 새로운 테스트 데이터에 기반해 현재 모델과 새 모델을 평가, 비교

[AI 스쿨 1기] 5주차 DAY 2

Machine Learning 기초 - 결정이론

결정이론이란?

새로운 값 x가 주어졌을 때 확률모델 p(x, t)에 기반해 최적의 결정을 내리는 것

• 추론단계 : 결합확률분포를 구하는 것

• 결정단계 : 상황에 대한 확률이 주어졌을 때 최적의 결정을 내리는 것

결정영역 - 이진분류

무슨 말인지 모르겠지만, 그래프 면적이 오류를 의미하고 오류를 최소화 하는 쪽으로 해야하는데 그 부분이 두 그래프의 교점

결정이론의 목표 (분류의 경우)

결합확률분포가 주어졌을 때 최적의 결정영역들을 찾는 것.

기대손실 최소화

모든 결정이 동일한 리스크를 갖지 않음

• 암이 아닌데 암인 것으로 진단

• 암이 맞는데 암이 아닌 것으로 진단

데이터에 대한 모든 지식은 확률분포로 표현된다. 한 데이터 샘플의 실제 클래스를 결정론적으로 알고 있는 것이 아니라 그것의 확률만을 알 수 있다고 가정한다. 즉, 우리가 관찰할 수 있는 샘플은 확률분포를 통해서 생성된 것이다.

Machine Learning 기초 - 선형회귀

주어진 데이터를 직선을 사용해 모델링 하는 방법 직선함수는 다음과 같은 형태를 가진다y=ax+by=ax+b 여기서 a는 기울기, b는 y절편이다. 아래 그래프는 기울기가 2이고 y절편이 -5인 직선으로부터 생성된 데이터를 보여준다.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns; sns.set()

''' numpy.random.RandomState는 class명으로 랜덤넘버 생성기인 랜덤함수들을 포함하는 클래스라고 할 수 있다.
RandomState는 다양한 확률분포측면에 수 많은 랜덤넘버 생성기들을 가지고 있다.
ex) numpy.random.uniform(균등분포에서 변수 추출), numpy.random.nomal(정규분포에서 변수 추출) 등
각 방법들은 size를 argument로 취하는데 기본값은 None이다.
만약 size가 None이라면, 하나의 값이 생성되고 반환된다. 만약 size가 정수라면, 1-D 행렬이 랜덤변수들로 채워져 반환된다.
만약 size가 tuple이라면 행렬이 그 형태에 맞추어 랜덤변수들로 채워져 반환된다. '''
rng = np.random.RandomState(1)

x = 10 * rng.rand(50) # 0~10 사이
y = 2 * x - 5 + rng.randn(50)

plt.scatter(x, y);

# 균일분포의 m-1까지의 정수 난수를 생성
np.random.randint(6)

4

# 0부터 1까지의 균일분포 표준정규분포의 난수를 가진 m개의 행, n개의 열 array를 생성
np.random.rand(3, 3)

array([[0.41972662, 0.91250462, 0.32922597],
       [0.35029654, 0.08989692, 0.93321008],
       [0.04695859, 0.02030855, 0.82914045]])

# 평균 0, 표준편차 1인 가우시안 표준정규분포의 난수를 가진 m개의 행, n개의 열 array를 생성
np.random.randn(3, 3)

array([[ 1.85523496, -1.2565864 , -0.83251712],
       [-0.99798501, -0.94665524,  0.73052923],
       [-0.11112169,  0.12296838,  1.37482645]])

x

array([4.17022005e+00, 7.20324493e+00, 1.14374817e-03, 3.02332573e+00,
       1.46755891e+00, 9.23385948e-01, 1.86260211e+00, 3.45560727e+00,
       3.96767474e+00, 5.38816734e+00, 4.19194514e+00, 6.85219500e+00,
       2.04452250e+00, 8.78117436e+00, 2.73875932e-01, 6.70467510e+00,
       4.17304802e+00, 5.58689828e+00, 1.40386939e+00, 1.98101489e+00,
       8.00744569e+00, 9.68261576e+00, 3.13424178e+00, 6.92322616e+00,
       8.76389152e+00, 8.94606664e+00, 8.50442114e-01, 3.90547832e-01,
       1.69830420e+00, 8.78142503e+00, 9.83468338e-01, 4.21107625e+00,
       9.57889530e+00, 5.33165285e+00, 6.91877114e+00, 3.15515631e+00,
       6.86500928e+00, 8.34625672e+00, 1.82882773e-01, 7.50144315e+00,
       9.88861089e+00, 7.48165654e+00, 2.80443992e+00, 7.89279328e+00,
       1.03226007e+00, 4.47893526e+00, 9.08595503e+00, 2.93614148e+00,
       2.87775339e+00, 1.30028572e+00])

x.shape

(50,)

# 차원을 늘려준다.
# 아래에 사용할 model.fit은 학습 데이터로 2차원 array를 받는다.
x[:, np.newaxis][:10]

array([[4.17022005e+00],
       [7.20324493e+00],
       [1.14374817e-03],
       [3.02332573e+00],
       [1.46755891e+00],
       [9.23385948e-01],
       [1.86260211e+00],
       [3.45560727e+00],
       [3.96767474e+00],
       [5.38816734e+00]])

# 0부터 10까지의 값들을 1000의 간격을 둔 array를 생성한다
np.linspace(0, 10, 1000)[range(50,1000,20)], np.linspace(0, 10, 1000)[[0, 500, 999]]

(array([0.5005005 , 0.7007007 , 0.9009009 , 1.1011011 , 1.3013013 ,
        1.5015015 , 1.7017017 , 1.9019019 , 2.1021021 , 2.3023023 ,
        2.5025025 , 2.7027027 , 2.9029029 , 3.1031031 , 3.3033033 ,
        3.5035035 , 3.7037037 , 3.9039039 , 4.1041041 , 4.3043043 ,
        4.5045045 , 4.7047047 , 4.9049049 , 5.10510511, 5.30530531,
        5.50550551, 5.70570571, 5.90590591, 6.10610611, 6.30630631,
        6.50650651, 6.70670671, 6.90690691, 7.10710711, 7.30730731,
        7.50750751, 7.70770771, 7.90790791, 8.10810811, 8.30830831,
        8.50850851, 8.70870871, 8.90890891, 9.10910911, 9.30930931,
        9.50950951, 9.70970971, 9.90990991]),
 array([ 0.        ,  5.00500501, 10.        ]))

Scikit-Learn의 LinearRegression estimator를 사용해서 위 데이터를 가장 잘 표현하는 직선을 찾을 수 있다.

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 모델의 클래스 정의
model = LinearRegression(fit_intercept=True) 

# fit의 인자들로 학습 데이터 x, 레이블 데이터 y로 전달된다

model.fit(x[:, np.newaxis], y) 

# 새로운 학습 데이터를 생성하여 예측하는 과정
xfit = np.linspace(0, 10, 1000)
yfit = model.predict(xfit[:, np.newaxis])

plt.scatter(x, y)
plt.plot(xfit, yfit);

x, y는 점으로 찍혀있고 xfit과 yfit도 마찬가지로 점으로 찍혀있지만 1000개의 점이기 때문에 선으로 보인다

모델 학습이 끝난 후 학습된 파라미터들은 model."파라미터이름"_ 의 형태로 저장된다. 기울기와 y절편은 아래와 같이 출력할 수 있다.

print("Model slope : ", model.coef_[0])
print("Model intercept : ", model.intercept_)

Model slope :  2.0272088103606944
Model intercept :  -4.9985770855532

LinearRegression estimator는 위의 예제와 같은 1차원 입력뿐만 아니라 다차원 입력을 사용한 선형모델을 다룰 수 있다. 다차원 선형모델은 다음과 같은 형태를 가진다. y=a0+a1x1+a2x2+...y=a0+a1x1+a2x2+...기하학적으로 이것은 hyper_plane으로 데이터를 표현하는 것이라고 말할 수 있다.

# 100개의 행, 3개의 열을 가진 랜덤값 생성
rng.rand(100, 3)[:5], rng.rand(100, 3).shape

(array([[0.76778898, 0.53600849, 0.03985993],
        [0.13479312, 0.1934164 , 0.3356638 ],
        [0.05231295, 0.60511678, 0.51206103],
        [0.61746101, 0.43235559, 0.84770047],
        [0.45405906, 0.01540352, 0.87306815]]),
 (100, 3))

rnp = np.random.RandomState(1)
X = 10 * rng.rand(100, 3)
y = 0.5 + np.dot(X, [1.5, -2., 1.])

model.fit(X, y)
print("Model intercept : ", model.intercept_)
print("Model slope : ", model.coef_)

Model intercept :  0.5000000000000087
Model slope :  [ 1.5 -2.   1. ]

y값들은 랜덤하게 생성된 3차원의 x값과 계수들을 곱함으로써 생성되었는데, linear regression을 통해서 이 계수들을 계산해낼 수 있었다. 만약 데이터가 선형적인 관계를 가지고 있지 않다면?

선형 기저함수 모델 (Linear Basis Fucntion Models)

비선형 데이터를 선형함수로 모델링하는 한 가지 방법은 기저함수를 사용하는 것이다. 예를 들어, 다음과 같은 선형함수를 사용한다고 하자. y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+...y=a0+a1x1+a2x2+a3x3+...여기서 x1,x2,x3x1,x2,x3 등을 1차원 xx로부터 생성할 수 있다. xn=fn(x)xn=fn(x) 이고 fnfn 을 기저함수라고 부른다. 만약 fn(x)=xnfn(x)=xn 라는 기저함수를 사용하면 최종적인 모델은 다음과 같을 것이다.y=a0+a1x+a2x2+a3x3+...y=a0+a1x+a2x2+a3x3+...이 모델은 여전히 계수에 관해서는 선형함수이다. 따라서 1차원 변수인 xx를 기저함수를 통해 다차원으로 확장시킴으로써 우리는 여전히 선형모델을 사용할 수 있게된다.

다항 기저함수 (Ploynomial Basis Function)

f(x)=xnf(x)=xn 형태의 함수를 다항 기저함수라고 부른다. Scikit-Learn은 PolynomialFeatures이라는 transformer를 이미 포함하고 있다.

from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
x = np.array([2, 3, 4])
poly = PolynomialFeatures(3, include_bias=False)
poly.fit_transform(x[:, None])

array([[ 2.,  4.,  8.],
       [ 3.,  9., 27.],
       [ 4., 16., 64.]])

'''
array([[ 2.,  4.,  8.],  2의 제곱  
       [ 3.,  9., 27.],  3의 제곱  
       [ 4., 16., 64.]])  4의 제곱  
'''

'\narray([[ 2.,  4.,  8.],  2의 제곱  \n       [ 3.,  9., 27.],  3의 제곱  \n       [ 4., 16., 64.]])  4의 제곱  \n'

PolynomialFeatures가 1차원 array를 3차원 array로 변환한 것을 볼 수 있다. 이렇게 변환된 데이터를 선형모델에 적용할 수 있다.

7차원 변환을 적용해보자

from sklearn.pipeline import make_pipeline
poly_model = make_pipeline(PolynomialFeatures(7),
                          LinearRegression())

다차원 변환을 사용하면 복잡한 데이터를 모델링할 수 있게 된다. 예를 들어 sine 함수를 사용해서 데이터를 생성하고 모델링해보자.

rng = np.random.RandomState(1)
x = 10 * rng.rand(50)
y = np.sin(x) + 0.1 * rng.randn(50)
plt.scatter(x, y);

poly_model.fit(x[:, np.newaxis], y)
yfit = poly_model.predict(xfit[:, np.newaxis])

plt.scatter(x, y)
plt.plot(xfit, yfit);

가우시안 기저함수 (Gaussian Basis Function)

다항 기저함수 외에 다른 기저함수를 사용해보자. 가우시안 기저함수는 다음과 같이 정의된다.exp{−(x−uj)22s2}exp{−(x−uj)22s2}

ujuj는 함수의 위치, ss는 폭을 결정한다. 주어진 데이터를 여러 개의 가우시안 기저함수들의 합으로 표현하려고 시도할 수 있다.