[파이썬, Python] 머신러닝 - 4️⃣ 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine)

📄사용할 예제 - sklearn의 손글시 데이터셋

[데이터셋 정보] https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.datasets.load_digits.html

sklearn.datasets.load_digits

 

1. 손글씨 데이터셋 살펴보기

from sklearn.datasets import load_digits

# 데이터셋 객체 생성
digits = load_digits()

digits

▲ 이미지가 배열값으로 저장되어 있음

 

✅ 데이터셋에서 어떤 항목들이 있는지 알아보기

digits.keys()  

>>> dict_keys(['data', 'target', 'frame', 'feature_names', 'target_names', 'images', 'DESCR'])

▲ 데이터셋 항목에 대한 설명

 

✅ 숫자 이미지 데이터 알아보기

data = digits['data']
data.shape 

>>> (1797, 64)  # 1791개의 데이터와 64개의 필드(컬럼)

data

▲ 2차원 배열로 이미지를 나타냄(픽셀의 밝기값)

 

✅ 첫번째 데이터 알아보기

data[0]

 

✅ 데이터들을 시각화하여 알아보기

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(2, 5, figsize=(14, 8))
print(fig)  # fig 객체
print(axes)  # subplot을 그리는 객체

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

for i, ax in enumerate(axes.flatten()):  # 2차원의 axes 객체를 1차원으로 평탄화(flatten(): 다차원 배열을 평탄화)하여 반복
  ax.imshow(data[i].reshape((8,8)), cmap='gray')   # data들을 8x8로 재구성하여 이미지를 그레이스케일로 나타냄
  ax.set_title(target[i])  # 정답 데이터를 제목으로 설정

▲ 각 이미지 데이터의 픽셀값으로 이루어진 배열값을 시각화

 

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2. 정규화(Min-Max Scaling)

• 데이터의 범위를 조정하여 일정한 차원로 맞추는 작업
• 데이터의 값을 특정 범위로 조정하는 방법으로, 주로 0과 1 사이의 범위로 조정
• 데이터의 분포가 정규 분포를 따르지 않을 때 사용될 수 있

data[0]

▲ 정규화 전 데이터

✅ MinMaxScaler로 이미지 데이터 정규화하기

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# scaler 객체 생성
scaler = MinMaxScaler() 

# fit_transform(): 정규화
scaled = scaler.fit_transform(data)

scaled[0]

▲ 모든 데이터를 0~1사이로 정규화 - 모델학습시 성능과 속도 향상

 

✅ 학습데이터와 검증데이터 분리하기

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=10)

X_train.shape, X_test.shape 
>>>((1437, 64), (360, 64))

y_train.shape, y_test.shape
>>> ((1437,), (360,))

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3. SVM(Support Vector Machine)

• 지도 학습(Supervised Learning) 알고리즘 중 하나로, 주로 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제에 사용
• 두 클래스로부터 최대한 멀리 떨어져 있는 결정 경계를 찾는 분류기(이진분류, binary classifier)로 특정 조건을 만족하는 동시에 클래스를 분류하는 것을 목표로 함
  
  

 

✅ SVC 모델로 데이터 학습 및 예측하기

from sklearn.svm import SVC
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 모델 객체 생성
model =SVC()

# 학습
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 정확도
accuracy_score(y_test, y_pred)

>>> 0.9861111111111112

 

✅ 첫번째 검증데이터와 예측데이터를 시각화 하여 보기

print(y_test[0], y_pred[0])
plt.imshow(X_test[0].reshape(8,8))
plt.show()

 

 

✅ subplot을 이용하여 검증 데이터와 예측된 데이터를 시각화하여 보기

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]}')

▲ 예측값과 정답이 거의 일치함!