[연구 자동화 #18] 연구용 머신러닝 기초: Scikit-learn으로 실험 데이터 예측 모델 만들기
우리는 지금까지 "이미 발생한 데이터"를 분석하는 데 집중해 왔습니다. 통계 분석이 "이 약물이 효과가 있는가?"라는 질문에 답한다면, 머신러닝은 "환자의 특정 수치를 입력했을 때 약물의 효과가 얼마나 나타날 것인가?"라는 예측적인 질문에 답을 줍니다. 연구 과정에서 머신러닝을 도입하면 수많은 시행착오를 줄일 수 있습니다. 직접 실험을 해보기 전에 기존 데이터를 바탕으로 최적의 실험 조건을 예측해 볼 수 있기 때문입니다. 오늘은 파이썬 머신러닝의 표준 라이브러리인 Scikit-learn 을 활용한 분석 흐름을 살펴보겠습니다. 1. 머신러닝의 표준 도구: Scikit-learn Scikit-learn 은 전 세계 데이터 과학자들이 가장 신뢰하는 머신러닝 라이브러리입니다. 회귀(Regression), 분류(Classification), 클러스터링(Clustering) 등 연구에 필요한 거의 모든 알고리즘을 일관된 방식으로 제공합니다. 설치: pip install scikit-learn 2. 예측의 두 갈래: 회귀와 분류 내 연구 데이터로 무엇을 하고 싶은지에 따라 알고리즘의 선택이 달라집니다. 회귀(Regression): 연속적인 수치를 예측할 때 사용합니다. (예: 온도와 압력에 따른 화학 반응 수율 예측) 분류(Classification): 데이터가 어느 그룹에 속하는지 예측할 때 사용합니다. (예: 세포의 이미지를 보고 암세포인지 정상세포인지 판별) 3. 머신러닝 분석의 5단계 프로세스 모든 머신러닝 코드는 분야를 막론하고 다음의 5단계를 따릅니다. 이 흐름만 이해하면 어떤 모델이든 다룰 수 있습니다. 1) 데이터 준비 및 전처리 Pandas를 이용해 데이터를 불러오고, 문자로 된 데이터를 숫자로 바꾸거나 수치들의 범위를 맞추는 작업(스케일링)을 수행합니다. 2) 데이터 세트 분리 (Train / Test Split) 가장 중요한 단계입니다. 전체 데이터를 '학습용'과 '검증...