Step 1 : 파이썬(Python)으로 시작하기
캐글에 입문할 때 흔히 접하게 되는 대회 중 하나인 ‘타이타닉 대회’를 다루도록 한다. 이 대회의 문제를 해결하기 위해 파이썬과 머신러닝 기법이 사용되므로 간단한 예제를 살펴본다.
1) 변수 정의 및 출력
# x = 4 * 3 를 정의하고, x 를 출력
x = 4 * 3
print(x)
# y = 6 * 9 를 정의하고, x를 출력
y = 6 * 9
print(y)
2) Pandas로 데이터 가져오기
타이타닉 호가 침몰했을 때, 배에 탑승하고 있던 2,224명의 승객과 승무원 중 1,502명이 사망했다. 영화 ‘타이타닉’을 참고하면 배에 탑승하고 있던 사람들은 저마다 침몰에서 생존할 가능성이 달랐을 것이라고 추측할 수 있다. 파이썬과 머신러닝 기법을 이용하여 사람들의 생존 확률을 예측하는 방법을 탐색해 볼 것이다. 이를 위해 우선 Pandas를 이용하여 파이썬 환경에 학습 데이터 셋과 테스트 데이터 셋을 불러와야한다. 학습 데이터 셋은 모델을 만들 때 사용하며, 테스트 데이터 셋은 모델을 검증할 때 사용한다. 데이터 셋은 웹에 csv 파일 형식으로 저장되어 있다. 파일 주소는 아래 코드 안에 문자 형식으로 준비되어 있다. Pandas의 read_csv()메소드로 데이터를 불러올 수 있다.
# Pandas 라이브러리 임포트하기
import pandas as pd
# 학습 데이터 셋과 테스트 데이터 셋을 불러와 두 개의 데이터프레임 정의하기
train_url = "http://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/course/Kaggle/train.csv"
train = pd.read_csv(train_url)
test_url = "http://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/course/Kaggle/test.csv"
test = pd.read_csv(test_url)
#학습 및 테스트 데이터프레임의 head 출력하기
print(train.head())
print(test.head())
3) Data 이해하기
실제 분석을 시작하기 전에 데이터의 구조를 이해하는 것이 중요하다. 학습 및 테스트 데이터 셋은 판다스의 데이터 표현 방식인 데이터프레임으로 표현되어 있다. .describe() 메소드를 이용하여 쉽게 데이터프레임을 탐색해 볼 수 있다. .describe()은 데이터프레임의 행/열을 요약(관측치의 수, 평균, 최대값 등)해준다. 또, .shape메소드를 사용하면 데이터프레임의 차원을 확인 할 수 있다. (ex. your_data.shape)
학습 및 테스트 데이터 셋은 train, test변수로 사용할 수 있으며 다음과 같이 .describe(), .shape메소드를 적용해 볼 수 있다.
train.describe()
test.describe()
train.shape
test.shape
4) Rose vs Jack 혹은 여성 vs 남성
학습 데이터 셋에서 얼마나 많은 사람들이 생존했는지를 파악하려면 value_counts()메소드를 사용하면 된다. []표기를 이용하면 관심있는 컬럼을 선택할 수 있다.
# 빈도
train["Survived"].value_counts()
# 0: 549명
# 1: 342명
# 비율
train["Survived"].value_counts(normalize = True)
# 0: 0.616162
# 1: 0.383838
위 코드를 실행하면, 학습 데이터 셋에서 549명(62%)이 사망하고, 342명(38%)이 생존했음을 알 수 있다. 휴리스틱하게 예측하는 간단한 방법은 “다수 승” 방법이 될 수 있다. 이 방법은 새로운 데이터 셋에 대해 모두 사망할 것이라고 예측하는 것을 의미한다.
좀 더 깊이 들어가면, 생존 컬럼의 부분 집합에 대해서도 빈도, 비율 계산을 적용할 수 있다. 예를 들어, 성별이 생존에 주요한 변수인지를 확인하려면 .value_counts() 메소드를 이용하여 생존한 남성과 여성의 수에 대한 양방향 비교 방법을 적용할 수 있다.
train["Survived"][train["Sex"] == 'male'].value_counts()
train["Survived"][train["Sex"] == 'female'].value_counts()
비율을 구하기 위해서는 normalize = True 옵션을 .value_counts() 메소드에 추가하면 된다.
# 생존자 vs 사망자
print(train["Survived"].value_counts())
# 생존자 vs 사망자 (비율)
print(train["Survived"].value_counts(normalize = True))
# 생존 남성 vs 사망 남성
print(train["Survived"][train["Sex"]=='male'].value_counts())
# 생존 여성 vs 사망 여성
print(train["Survived"][train["Sex"]=='female'].value_counts())
# 생존 남성 vs 사망 남성 (비율)
print(train["Survived"][train["Sex"]=='male'].value_counts(normalize=True))
# 생존 여성 vs 사망 여성 (비율)
print(train["Survived"][train["Sex"]=='female'].value_counts(normalize=True))
5) 나이(Age)는 주요한 변수인가?
생존에 영향을 줄 수 있는 또다른 변수는 나이(Age)다. 어린이들을 먼저 구조할 수 있기 때문에 어린이인지 아닌지를 의미하는 범주형 변수 Child를 만들어 볼 수 있다. Child가 1이라는 값을 가지면 나이가 18세 미만이고 0이라는 값을 가지면 나이가 18세 이상을 의미하는 식이다.
이 새로운 변수를 추가하기 위해서 두 가지를 해야한다. 하나는 새 컬럼을 생성하고, 나머지 하나는 탑승자들의 나이에 근거해 각 관측치(Row) 별로 값을 주는 것이다.
파이썬에서는 다음과 같이 판다스를 이용하여 쉽게 새로운 컬럼을 생성할 수 있다.
train["Child"] = 0
train이라는 데이터프레임에 Child라는 컬럼을 생성하고 모든 관측치에 0값을 주는 코드이다.
탑승자들의 나이에 근거해 값을 설정하기 위해서 [] 연산자 안에서 ‘boolean test’를 해야한다.
train["Child"][train['Age']<18]=1
학습 데이터 셋에서 나이(Age)가 18세 미만인 사람들의 Child 변수에 해당하는 값으로 1을 할당한다.
train["Child"].value_counts()
# 0 : 778명 (18세 이상)
# 1 : 113명 (18세 미만)
학습 데이터 셋 내에 18세 미만의 어린이 113명과 18세 이상의 어른 778명이 존재함을 알 수 있다.
train["Survived"][train["Child"]==1].value_counts(normalize=True)
# 1 : 0.54 (생존한 어린이 비율)
# 0 : 0.46 (사망한 어린이 비율)
train["Survived"][train["Child"]==0].value_counts(normalize=True)
# 1 : 0.64 (생존한 어른 비율)
# 0 : 0.36 (사망한 어른 비율)
어른의 경우 생존 비율이 64%로 어린이의 경우 생존 비율 54% 더 높게 나타난 것을 확인할 수 있다.
6) ‘성별’로 예측하기
위 내용을 종합하면 학습 데이터 셋에서 여성의 생존 비율은 50% 보다 크고, 남성의 생존 비율은 50% 보다 작다는 것을 알았다. 따라서 이와 같은 정보를 이용해 생존 가능성을 예측할 수 있는 모델을 가지게 되었다. 바로 테스트 데이터 셋의 모든 여성은 생존할 것이고, 그 밖의 모든 남성은 사망할 것이라고 예측하는 것이다.
이와 같은 예측을 검증하기 위해서 테스트 데이터 셋을 사용한다. 학습 데이터 셋과 달리 테스트 데이터 셋에는 Survived 컬럼이 없다. 예측된 값을 사용해 해당 컬럼을 추가하여 업로드하면 Kaggle 에서는 이 값을 실제 값과 비교하여 모델 예측 성능에 대한 점수를 부여한다.
# 테스트 데이터 셋 복사
test_one = test
# 'Survived' 변수의 값을 모든 관측치에 대해 0으로 부여
test_one["Survived"] = 0
# 테스트 데이터 셋의 여성에 한해 'Survived' 변수의 값을 1로 변경 및 결과 출력
test_one["Survived"][test_one["Sex"]=="female"] = 1
print(test_one["Survived"])
성별을 기준으로 ‘남성’은 사망, ‘여성’은 생존으로 예측하는 모델을 테스트 데이터 셋에 적용하여 ‘Survived’ 변수와 각 관측치에 해당하는 값을 생성하였다.
참고
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