사이킷런의 주요 모듈

사이킷런의 주요 모듈

sklearn major modules 

분류	모듈명	설명
예제 데이터	sklearn.datasets	사이킷런에 내장되어 예제로 제공하는 데이터 세트.
피처 처리	sklearn.preprocessing	데이터 전처리에 필요한 다양한 가공 기능 제공 (문자열을 숫자 형 코드 값으로 인코딩, 정규화, 스케일링 등).
	sklearn.feature_selection	알고리즘에 큰 영향을 미치는 피처를 우선순위대로 셀렉션 작업을 수행하는 다양한 기능 제공.
	sklearn.feature_extraction	텍스트 데이터나 이미지 데이터의 백터화된 피처를 추출하는데 사용됨. 예를들어, 텍스트 데이터에서 count vectoirzer 나 Tf-Idf vectorizer 등을 생성하는데 기능 제공. 텍스트 데이터의 피처 추출은 sklearn.feature_extraction.image 모듈에 지원 API가 있음.
피처 처리 & 차원 축소	sklearn.decomposition	차원 축소와 관련한 알고리즘을 지원하는 모듈. PCA, NMP, Truncated SVD 등을 통해 차원 축소 기능을 수행함.
데이터 분리, 검층, 파라미터 튜닝	sklearn.model_selection	교차 검증을 위한 학습용/데이터용 분리 그리드 서리(Grid Search) 로 최적의 파라미터 추출 등의 API 제공.
평가	sklearn.metrics	분류, 회귀, 클러스터링, 페어와이즈(Pairwise)에 대한 다양한 성능 측정 방법 제공. Accuracy, Precision, Recall, ROC-AUC, RMSE 등 제공.
ML 알고리즘	sklearn.ensemble	앙상블 알고리즘 제공. 렌덤 포레스트, 에이다 부스트, 그래디언트 부스팅 등을 제공.
	sklearn.linear_model	주로 선형 회귀, 랏지(Ridge), 라쏘(Lasso) 및 로지스틱 회귀 등 회귀 관련 알고리즘을 지원. SGD(Stochastic Gradient Descent 관련 알고리즘도 제공.
	sklearn.naive_bayes	나이브 베이즈 알고리즘 제공. 가우시안 NB. 다항 분포 NB 제공.
	sklearn.neighbors	K-NN 최근접 이웃 알고리즘 제공.
	sklearn.svm	서포트 백터 머신 알고리즘 제공.
	sklearn.tree	의사 결정 트리 알고리즘 제공.
	sklearn.cluster	비지도 클러스터링 알고리즘 제공. (K-평균, 계층형, DBSCAN 등)
유틸리티	sklearn.pipeline	피처 처리 등의 변환과 ML 알고리즘 학습, 예측 등을 함께 묶어서 실행 할 수 있는 유틸리티 제공.

 

Reference

1.https://scikit-learn.org/stable/modules/classes.html

API Reference

2. 파이썬 머신러닝 완벽가이드 위키북스 데이터 사이언스 시리즈