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분석가 관점에서 데이터를 개략적으로 살펴보기

수집된 데이터를 활용하여 AI 학습하기에 앞서 가장 먼저 해야 할 것은 수집된 데이터를 개략적으로 살펴보는 일입니다. 이 글은 간단하지만 의미있는 데이터셋을 개략적으로 살펴보는 것에 대한 내용을 살펴봅니다.

간단하지만 의미있는 데이터셋은 Kaggle에서 제공하는 전복(Abalone) 데이터셋이며 다운로드 받은 파일은 CSV 형식으로 파일을 열어 그 일부를 보면 다음과 같습니다.

내용을 보면 일반적인 첫줄에 컬럼명이 아닌 바로 데이터값으로 시작하는 것과 총 9가지의 컬럼값으로 구성되어 있다는 것을 파악할 수 있습니다.

이제 이 데이터를 파이선을 통해 개략적으로 살펴보도록 하겠습니다.

pandas를 사용하여 파일을 불러오는 코드로 시작합니다.

import pandas as pd

raw_data = pd.read_csv('./datasets/datasets_1495_2672_abalone.data.csv', 
        names=['sex', 'tall', 'radius', 'height', 'weg1', 'weg2', 'weg3', 'weg4', 'ring_cnt'])

데이터에 컬럼 정보가 없으므로 names 인자를 통해 컬럼의 의미를 파악할 수 있으면서 식별자로 사용할 수 있는 이름을 지정해 줍니다. 총 9개인데, 각각의 의미는 ‘성별’, ‘키’, ‘지름’, ‘높이’, ‘전체무게’, ‘몸통무게’, ‘내장무게’, ‘껍질무게’, ‘껍질의고리수’입니다.

개략적인 내용 파익으로 이 데이터셋의 실제 내용 중 시작부분을 살펴보는 코드입니다.

print(raw_data.head())

결과는 다음과 같습니다.

다음은 전체적인 데이터의 구성을 살펴보는 코드입니다.

print(raw_data.info())

결과는 다음과 같은데, 총 4177개의 전복 데이터가 있으며 각 컬럼 데이터의 타입과 Null 값이 아닌 데이터의 개수 정보를 파악할 수 있습니다. sex 컬럼의 데이터 타입은 object인데, 이는 문자열이기 때문입니다.

앞서 sex가 문자열인데, 이는 전복의 성별값입니다. I는 유충, M은 수컷, F는 암컷인데, 이 sex에 대한 정보를 좀더 살펴보기 위한 코드입니다. 

print(raw_data['sex'].value_counts())

결과는 다음과 같은데, 수컷(M)이 1528개, I가 1342개, F가 1307라는 것을 알 수 있습니다.

다음은 데이터에 대한 간단한 통계를 확인하기 위한 코드입니다.

print(raw_data.describe())

결과는 다음과 같습니다.

각 컬럼에 대한 데이터수, 평균, 편차, 최대값, 최소값, 25%/50%/75%에 대한 백분위수(Percentile)가 제공됩니다.

끝으로 각 컬럼에 대한 히스토그램을 살펴보는 코드입니다.

import matplotlib.pyplot as plt

raw_data.hist(bins=10)
plt.show()

결과는 다음과 같습니다.

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입력 1개와 출력 2개에 대한 선형회귀 신경망 구성 (복합 출력 / 다중 출력 신경망 모델)

다음과 같은 구조의 신경망을 구현에 대한 내용이다.

위의 신경망을 통해 판단할 수 있는 것은 입력값은 1개이고 출력값이 2개이므로 각각의 텐서구조는 [x], [y1, y2]라는 것이다. 신경망의 마지막 은닉층의 뉴런개수는 출력 개수와 동일하므로 2개이다.

코드를 보자. 먼저 필요한 패키지의 임포트이다. 파이토치를 사용한 예이다.

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.nn.init as init

데이터를 준비한다.

num_data = 4000

x = torch.Tensor(num_data,1)
init.uniform_(x,-10,10)

noise = torch.FloatTensor(num_data,2)
init.normal_(noise, std=1)

def func1(x): return 4*x+5 
def func2(x): return 7*x+3 

y1 = func1(x)
y2 = func2(x)

y_noise = torch.Tensor(num_data,2)
y_noise[:,0] = y1[:,0] + noise[:,0]
y_noise[:,1] = y2[:,0] + noise[:,1]

데이터셋의 구성 개수는 4000개로 했다. 입력값(x)에 대해 2개의 출력값을 위한 선형공식이 9와 10 라인에 보인다. 12-17라인은 데이터에 잡음을 추가한 것이다. 잡음이 추가된 데이터를 통해 가중치(기울기)인 4, 7과 편향(y절편)인 5, 3을 결과를 얻어내면 된다. 아래는 이를 위한 학습 코드다.

model = nn.Linear(1,2)
loss_func = nn.L1Loss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
label = y_noise
num_epoch = 2000

for i in range(num_epoch):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(x)
    loss = loss_func(output, label)
    loss.backward()
    optimizer.step()

    if i%10 == 0:
        print(loss.data)

param_list = list(model.parameters())
print(param_list[0], param_list[1])

결과는 다음과 같다.

tensor(28.9745)
tensor(27.7681)
tensor(26.5639)
tensor(25.3614)
tensor(24.1623)
tensor(22.9677)
tensor(21.7777)
.
.
.
tensor(0.7945)
tensor(0.7945)
tensor(0.7945)
Parameter containing:
tensor([[3.9986],
        [7.0006]], requires_grad=True) Parameter containing:
tensor([4.9845, 3.0214], requires_grad=True)

총 2000번 학습 시켰고, 그 결과로 손실값이 약 27로 시작해서 약 0.79 줄었다. 그리고 결과는 4, 7 그리고 5, 3에 근사한 값이 나온것을 알 수 있다.

이 코드를 통해 알아낸 것은 1개의 특성을 통해 그보다 더 많은 2개의 특성을 얻어내야 하는 이 경우에는 입력 데이터가 상대적으로 많아야 한다는 것이다. 이 경우는 4000개이다. 아울러 적당한 손실함수를 사용해야 한다. 위의 예제는 L1 손실함수를 사용했지만 평균제곱오차 손실함수를 사용하면 더 적은 데이터(이 부분은 확인이 필요함)와 반복학습이 가능하다.

여기서 입력 데이터와 분석 결과를 그래프로 시각화 해보자. 해당 코드는 아래와 같다. 지금까지의 코드에서 마지막에 붙이면 된다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

plt.figure(figsize=(15,15))
plt.scatter(x.numpy(),y_noise[:,0].numpy(),s=3,c="gray")
plt.scatter(x.numpy(),y_noise[:,1].numpy(),s=3,c="black")

x = np.arange(-10, 10, 0.01)
plt.plot(x, func1(x), linestyle='-', label="func1", c='red')
plt.plot(x, func2(x), linestyle='-', label="func2", c='blue')

plt.axis([-10, 10, -30, 30])
plt.show()

그래프는 다음과 같다.

회색점과 검정색점은 입력 데이터이고, 빨간색선과 파란색선은 선형회귀 결과를 표시한 것이다.