사이킷런 주요 모듈

사이킷런 주요 모듈

아래 표는 파이썬 머신러닝 완벽 가이드를 참조하여 정리한 것이다.

분류	모듈명	설명
예제 데이터	sklearn.datasets	사이킷런에 내장되어 예제로 제공하는 데이터 세트
피처 처리	sklearn.preprocessing	데이터 전처리에 필요한 다양한 가공 기능 제공 (ex. 문자열 -> 숫자형 코드 값으로 인코딩, 정규화, 스케일링)
	sklearn.feature_selection	알고리즘에 큰 영향을 미치는 피처를 우선순위대로 셀렉션하는 다양한 기능 제공
	sklearn.feature_extraction	텍스트 데이터 or 이미지 데이터의 벡터화된 피처를 추출하는 데 사용 (ex. Count Vectorizer / Tf-idf Vectorizer 생성)
피처 처리 & 차원 축소	sklearn.decomposition	차원 축소와 관련된 알고리즘을 지원하는 모듈. (ex. PCA(주성분분석), NMF(음수 미포함 행렬분해), Truncated SVD(특이 값 분해))
데이터 분리, 검증 & 파라미터 튜닝	sklearn.model_selection	교차 검증을 위한 학습용/테스트용 데이터 분리. Grid Search로 최적 파라미터 추출 등의 API 제공
평가	sklearn.metrics	분류, 회귀, 클러스터링, 페어와이즈(Pairwise)에 대한 다양한 성능 측정 방법 제공 (ex. Accuracy, Precision, Recall, ROC-AUC, RMSE)
ML 알고리즘	sklearn.ensemble	앙상블 알고리즘 제공 (ex. 랜덤 포레스트, 에이다 부스트, 그래디언트 부스팅)
	sklearn.linear_model	회귀 관련 알고리즘(ex. 선형 회귀, 릿지(Ridge), 라쏘(Lasso), 로지스틱 회귀), SGD(Stochastic Gradient Descent) 관련 알고리즘 제공
	sklearn.naive_bayes	나이브 베이즈 알고리즘 제공 (ex. 가우시안 NB, 다항 분포 NB)
	sklearn.neighbors	최근접 이웃 알고리즘 제공 (ex. K-NN)
	sklearn.svm	서포트 벡터 머신 알고리즘 제공
	sklearn.tree	의사 결정 트리 알고리즘 제공
	sklearn.cluster	비지도 클러스터링 알고리즘 제공 (ex. K-평균, 계층형, DBSCAN)
유틸리티	sklearn.pipeline	피처 처리 등의 변환과 ML 알고리즘 학습, 예측 등을 함께 묶어 실행할 수 있는 유틸리티 제공