M/L Classification : Wine 품종 분류하기¶
Contents
데이터 준비¶
출처 사이트에서 데이터 다운로드 및 분리¶
출처 : UCI Machine Learning Repository 의 WINE 데이터
13개의 feature / 178 records wine 데이터
- 로컬PC 에 다운받은 wine 데이터를 70% 학습데이터, 30% 테스트 데이터로 분리합니다.
178개의 레코드를 랜덤 추출 방식으로 학습데이터와 테스트데이터를 분리하여 저장합니다.
Train_wine_data.csv (125 rows) , Test_wine_data.csv (53 rows)
- 학습데이터와 테스트데이터 파일을 IRIS 의 파일브라우저 메뉴의 MinIO 를 선택하여 업로드합니다.
MinIO 에 데이터 업로드하기 : MINIO 에 업로드하기
- 데이터모델 메뉴에서 MinIO 에 저장된 Train_wine_data.csv, Test_wine_data.csv 를 데이터모델로 생성합니다.
예) DEMO_TRAIN_WINE , DEMO_TEST_WINE
숫자형 데이터는 데이터 타입을 TEXT 에서 REAL 로 변경하여 데이터 모델을 생성합니다.
IRIS Analyzer 에서 파일로 다운로드하기¶
IRIS Analyzer 에서 EDU_TRAIN_WINE 를 선택한 후 전체를 조회한 후 내보내기 클릭
로컬 PC 로 다운로드 또는 IRIS HDFS 에 저장하기
Machine Learining 모델 만들기¶
스케일링 ( scaling )¶
wine 별로 측정한 13개의 feature 데이터를 스케일링 합니다. 여기서는 minmax scaling 을 사용합니다.
사용 command : scaler
데이터 스케일링은 데이터 전처리 과정의 하나로 모델 알고리즘 학습에서 중요한 부분입니다.
데이터 스케일링을 해주는 이유는 각 데이터의 값이나 단위 등이 너무 크거나 작은 경우에는 학습과정에서 0으로 수렴하거나 무한으로 발산해버릴 수 있기 때문입니다.
현재 구현된 스케일링은 standard, minmax 가 있습니다.
1) Standard 스케일러
각 feature의 평균을 0, 분산을 1로 변경합니다. 모든 특성들이 같은 스케일을 갖게 됩니다.
2) MinMax 스케일러
모든 feature가 0과 1사이에 위치하도록 만듭니다. 데이터가 2차원 셋일 경우, 모든 데이터는 x축의 0과 1 사이에, y축의 0과 1사이에 위치하게 됩니다.
검색 command 예시
* | scaler minmax Alcohol to Alcohol_s, Malic_acid to Malic_acid_s, Ash to Ash_s, ...
원본 데이터와 minmax 스케일링 한 데이터 예시
indexer¶
classId |
classId_s |
|---|---|
1 |
1 |
2 |
0 |
3 |
2 |
검색어 예시
... | scaler minmax .... | indexer classId to classId_s
RandomForest classification 모델 학습¶
- 사용 Commandfit
fit 에 사용한 RandomForest Classification
13개 feature 의 값으로 포도 품종에 해당하는 컬럼인 classId 를 분류하는 분류 모델을 RandomForest classification 알고리즘으로 만들어 봅니다.
- RandomForest Classification( 랜덤포레스트 위키설명 ) 은 앙상블(앙상블 학습법 위키 설명) 머신러닝 모델의 하나입니다.
다수의 의사결정 트리를 만들고, 그 나무들의 분류를 취합하여 최종적으로 결론을 도출하는 방식입니다.
다수의 나무를 기반으로 예측하므로, 오버피팅 등의 영향력이 줄어드는 효과를 볼 수 있습니다.
검색 명령어 창에서 실행하는 Command 예시
* | scaler minmax Alcohol to Alcohol_s,
Malic_acid to Malic_acid_s, Ash to Ash_s,
Alcalinity_ash to Alcalinity_ash_s,
Magnesium to Magnesium_s, Phenols to Phenols_s,
Flavanoids to Flavanoids_s, Nonflavanoid_phenols to Nonflavanoid_phenols_s,
Proanthocyanins to Proanthocyanins_s, color_intensity to color_intensity_s,
Hue to Hue_s, OD280_OD315 to OD280_OD315_s, Proline to Proline_s
| indexer classId to classId_s
| fit RandomForestClassification
FEATURES
Alcohol_s,Malic_acid_s,Ash_s, Alcalinity_ash_s,Magnesium_s,
Phenols_s,Flavanoids_s, Nonflavanoid_phenols_s,Proanthocyanins_s,color_intensity_s,Hue_s, OD280_OD315_s,Proline_s
LABEL classId_s maxDepth=20
INTO DEMO_0713_2_RF_CLASSIFICATION_WINE
command 의 의미
13개 feature 컬럼, classId 를 select 후에
- scaler minmax A to B : 컬럼 A 를 minmax 스케일링한 컬럼 B 생성
- indexer C to D : 라벨 컬럼 C 를 0,1,2,, 로 인덱싱한 컬럼 D 생성
- RandomForestClassification 알고리즘으로 fit 명령어로 모델링
- FEATURE 뒤에는 13개의 스케일링 변환된 컬럼을 쉼표로 나열
- LABEL 뒤에는 품종을 나타내는 classId_s 컬럼
- fit 으로 학습된 모델은 DEMO_0713_2_RF_CLASSIFICATION_WINE 이라는 모델이름으로 IRIS 내부에 저장
- IRIS Analyzer 의 검색 메뉴에서 분석 탬플릿 인 DEMO_RF_분류_와인_TRAIN 이 배포되어 있습니다.
학습용 wine데이터 모델과 모델 생성 검색어가 저장되어 있어 더블클릭으로 Analyzer 메뉴로 불러오기를 할 수 있습니다.
모델 결과는 동일한 이름을 사용할 수 없으므로 그대로 실행하면 에러가 발생합니다.
fit 으로 새 모델을 생성하려면 DEMO_0713_2_RF_CLASSIFICATION_WINE 가 아닌 다른 모델 이름으로 수정해서 실행하시기 바랍니다.
모델 평가¶
생성한 모델의 성능을 평가하는 지표들이 화면에 같이 출력됩니다.
모델 평가 용어 정의
TP (True Positive) : 참을 참으로 정확하게 예측
TN (True Negative) : 참을 거짓으로 예측
FP (False Positive) : 거짓을 참으로 예측
FN (False Negative) : 거짓을 거짓으로 정확하게 예측
정확도(accuracy)는 전체 샘플 중 맞게 예측한 샘플 수의 비율을 뜻한다.
높을수록 좋은 모형이다.
accuracy = (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
정밀도(precision)은 양성 클래스에 속한다고 출력한 샘플 중 실제로 양성 클래스에 속하는 샘플 수의 비율을 말한다.
높을수록 좋은 모형이다. 1번 품종으로 예측한 와인이 실제로 1번 품종인 레코드의 비율이다.
precision = TP / (TP + FP)
재현율(recall)은 실제 양성 클래스에 속한 표본 중에 양성 클래스에 속한다고 출력한 표본의 수의 비율을 뜻한다.
높을수록 좋은 모형이다.
TPR(true positive rate) 또는 민감도(sensitivity)라고도 한다.
recall = TP / ( TP + FN)
F-Score 는 재현율의 가중조화평균(weight harmonic average)을 말한다. 정밀도에 주어지는 가중치를 베타(beta)라고 한다.
베타가 1인 경우를 특별히 F1 점수 라고 한다.
F1 = 2 * precision * recall / (precision + recall)
참고) 조화평균은 측정값의 역수를 합한 값으로 평균을 구한 값. 샘플의 수가 집단별로 동일하지 않을 때 적용하며,
극단적인 값의 영향력을 줄이기 위해 사용되곤 합니다.
fit 명령어 실행 결과로 정확도(accuracy), 정밀도(precision), 재현율(recall), F1 값을 모델의 성능 지표로 출력합니다.
생성한 Machine Learning 모델은 mlmodel 명령어로 조회할 수 있습니다.
mlmodel summary DEMO_0713_2_RF_CLASSIFICATION_WINE
테스트 데이터의 품종 예측하기¶
학습데이터로 훈련한 모델 DEMO_0713_2_RF_CLASSIFICATION_WINE 로 테스트 데이터의 결과를 예측합니다.
predict command 를 이용하여 테스트 데이터의 품종을 예측하고, 얼마나 많은 수의 정답을 예측했는지 알아 봅니다.
테스트데이터에서 품종인 classId 를 제외한 13개 feature 데이터를 DEMO_0713_2_RF_CLASSIFICATION_WINE 모델에 input으로 주고, output 으로 품종을 예측합니다.
prediction 변수가 분류기를 통해 예측한 포도품종 예측값입니다.
품종의 예측값(prediction)과 실제값(classId_s) 을 비교하여 모델의 정확도를 알아 보고, 분류 정확도가 더 높은 모델을 만들기 위한 개선 포인트를 찾아 봅니다.
검색 명령어 창에서 실행하는 Command 예시
* | scaler minmax Alcohol to Alcohol_s,
Malic_acid to Malic_acid_s,
Ash to Ash_s,
Alcalinity_ash to Alcalinity_ash_s,
Magnesium to Magnesium_s,
Phenols to Phenols_s,
Flavanoids to Flavanoids_s,
Nonflavanoid_phenols to Nonflavanoid_phenols_s,
Proanthocyanins to Proanthocyanins_s,
color_intensity to color_intensity_s,
Hue to Hue_s,
OD280_OD315 to OD280_OD315_s,
Proline to Proline_s
| indexer classId to classId_s
| predict DEMO_0713_2_RF_CLASSIFICATION_WINE
Alcohol_s,Malic_acid_s, Ash_s,
Alcalinity_ash_s, Magnesium_s, Phenols_s,
Flavanoids_s, Nonflavanoid_phenols_s, Proanthocyanins_s,
color_intensity_s, Hue_s, OD280_OD315_s, Proline_s
