PyCaret 설치

Created at : 2024-10-31 11:03
Auther: Soo.Y

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📝메모

PyCaret은 파이썬(Python)으로 작성된 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리로서, 코드 작성을 최소화하여 머신 러닝 실험을 빠르고 쉽게 수행할 수 있도록 설계되었습니다. Low-code 환경을 제공하여 복잡한 머신 러닝 모델의 구축, 비교, 최적화 과정을 간소화하고 자동화합니다.

PyCaret Github : https://github.com/pycaret/pycaret

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PyCaret ?

주요 특징

1. 다양한 머신 러닝 작업 지원

• 분류(Classification)
• 회귀(Regression)
• 클러스터링(Clustering)
• 이상치 탐지(Anomaly Detection)
• 자연어 처리(Natural Language Processing)
• 시계열 예측(Time Series Forecasting)

2. 사용자 친화적인 인터페이스

• 복잡한 알고리즘과 파라미터 튜닝 과정을 단순화하여, 몇 줄의 코드로 다양한 모델을 구축하고 비교할 수 있습니다.

3. 자동화된 머신 러닝 워크플로우

• 데이터 전처리, 특징 공학, 모델 학습, 하이퍼파라미터 최적화, 모델 평가 및 배포까지의 전 과정을 자동화합니다.

4. 통합 및 확장성

• Pandas, NumPy, scikit-learn 등과 같은 인기 있는 파이썬 라이브러리와 통합되어 있으며, TensorFlow, PyTorch 등의 딥러닝 프레임워크와도 연동이 가능합니다.

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PyCaret Install

PyCaret은 poetry를 통해서 설치가 가능하다. 다른 라이브러리들과의 호환을 위해서 poetry를 추천합니다.

poetry add pycaret

python 3.11 추천 2024.10.31 기준으로 pycaret은 python 버전이 3.12까지만 호환되고 있다. 하지만 다른 패기지 문제로 python 3.11을 추천한다.

💥 만약 위의 스크린샷 처럼 kaleido의 설치 실패가 발생한다면, 0.2.1 버전을 설치하면 해결할 수 있습니다. kaledio를 정상적으로 설치되었다면 pycaret를 다시 설치 시도하면 됩니다.

poetry add kaleido=0.2.1

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기본 사용 예시

다음은 PyCaret을 사용한 간단한 분류 모델 구축 예시입니다:

import pandas as pd
from pycaret.classification import *
 
# 데이터 로드
data = pd.read_csv('data.csv')
 
# 환경 설정
s = setup(data, target='target_column')
 
# 모델 비교
best_model = compare_models()
 
# 특정 모델 생성
model = create_model('lightgbm')
 
# 모델 튜닝
tuned_model = tune_model(model)
 
# 모델 평가
evaluate_model(tuned_model)
 
# 모델 저장
save_model(tuned_model, 'best_model')

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장점

1. 효율성

• 몇 줄의 코드로 복잡한 머신 러닝 작업을 수행할 수 있어 개발 시간을 절약합니다.

2. 비교 및 선택의 용이성

• 다양한 알고리즘을 쉽게 비교하여 최적의 모델을 선택할 수 있습니다.

3. 자동화

• 반복적인 작업을 자동화하여 실험 효율을 높입니다.

4. 교육용으로 적합

• 머신 러닝 입문자들이 전체 프로세스를 이해하는 데 도움이 됩니다.

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주의사항 및 한계

• 유연성 제한: 자동화된 환경이기 때문에 세부적인 제어가 필요한 경우 한계가 있을 수 있습니다.
• 성능 최적화: 복잡한 커스텀 모델이나 특수한 데이터셋에 대해서는 최적의 성능을 내기 어려울 수 있습니다.
• 버전 호환성: 다양한 라이브러리와 통합되어 있으므로, 버전 호환성에 주의해야 합니다.

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활용 분야

• 프로토타이핑: 빠른 모델 개발 및 테스트가 필요한 경우.
• 교육 및 학습: 머신 러닝의 전 과정을 이해하고자 하는 학생이나 초급 개발자.
• 업무 자동화: 반복적인 머신 러닝 작업을 자동화하여 생산성 향상.

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결론

PyCaret은 머신 러닝 작업을 간소화하고 자동화하여 개발자와 데이터 과학자의 생산성을 높여주는 강력한 도구입니다. Low-code 환경을 통해 복잡한 머신 러닝 프로세스를 쉽게 다룰 수 있으며, 빠른 실험과 프로토타이핑에 적합합니다. 그러나 유연성이 필요한 고급 사용자나 특수한 요구 사항이 있는 경우에는 제한이 있을 수 있으므로, 이러한 경우에는 기존의 머신 러닝 라이브러리와 병행하여 사용하는 것이 좋습니다.

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📜출처(참고 문헌)

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🔗연결 문서