머신 러닝 파이프라인 개발

Python으로 IoT 데이터 분석하기

Matthias Voppichler

IT Developer

파이프라인

변환
- 전처리
- 스케일링
추정기
- 모델

파이프라인 생성

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import Pipeline

# 객체 초기화
sc = StandardScaler()
logreg = LogisticRegression()

# 파이프라인 생성
pl = Pipeline([
        ("scale", sc),
        ("logreg", logreg)
    ])

파이프라인 확인

pl

Pipeline(memory=None,
         steps=[('scale', StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)), 
                ('logreg', <class 'sklearn.linear_model.logistic.LogisticRegression'>)])

pl.fit(X_train, y_train)

print(pl.predict(X_test))

[0 0 1 1 0 1 1 0 0]

모델 저장

import pickle

with Path("pipeline_model.pkl").open("bw") as f:
    pickle.dump(pl, f)

모델 로드

import pickle
with Path("pipeline_model.pkl").open('br') as f:
    pl = pickle.load(f)

pl

Pipeline(memory=None,
     steps=[('scale', StandardScaler(copy=True, with_mean=True, with_std=True)), 
             ('logreg', LogisticRegression(C=1.0, class_weight=None, dual=False, fit_intercept=True,
          intercept_scaling=1, max_iter=100, multi_class='warn', n_jobs=None, penalty='l2', 
          random_state=None, solver='warn', tol=0.0001, verbose=0, warm_start=False))])

주의

신뢰할 수 없는 파일은 절대 unpickle 하지 마십시오. 악성 코드가 실행될 수 있습니다.

연습해 봅시다!

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