[TIL] 내일배움캠프 38일차_[ML] ch2.개인과제 - 2.비지도학습(도전과제)

👀Today I Learn

다양한 클러스터링 기법 비교

• Gaussian Mixture Model(GMM) 클리스터링 기법을 적용

  from sklearn.mixture import GaussianMixture
  
  # GMM 모델 생성
  gmm = GaussianMixture(n_components=5, covariance_type='full')
  
  # 모델 학습 및 예측
  mall_processed['Cluster'] = gmm.fit_predict(data_scaled)
  

  • 실루엣 계수는 ‘0.4072’가 나옴

고객 행동 예측 모델 구축

• 계층적 군집화모델이 군집화가 잘되어있다고 생각되어 계층적 군집화 모델의 클리스터를 사용
• Gender을 포함시키는 것이 낫다고 판단되어 Geder 컬럼의 데이터 인코딩을 진행
  • One Hot Encoder를 사용하여 Gender_Male 컬럼을 생성(Gender 데이터가 Male이면 1, Female이면 0)

    from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
    
    one_hot_encoder = OneHotEncoder(sparse_output=False, drop='first', dtype='int')
    gender_encoded = one_hot_encoder.fit_transform(mall[['Gender']])
    gender_encoded_df = pd.DataFrame(gender_encoded, columns=one_hot_encoder.get_feature_names_out(['Gender']))
    mall = pd.concat([mall.drop(columns=['Gender']), gender_encoded_df], axis=1)
    

• 분류모델
  • 클리스터를 타겟으로 결정

    # 해당 클러스터를 타겟으로 결정
    mall_processed['Target'] = (mall_processed['Cluster'] == 5)
    mall_processed
    

  • 의사결정나무로 훈련진행

    from sklearn.model_selection import train_test_split
    
    # 입력 변수와 타겟 변수
    X = mall_processed.drop(columns=['Cluster', 'Target']) 
    y = mall_processed['Target']
    
    # 데이터 분리
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
    
    from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
    from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score
    
    # 모델 생성 및 학습
    model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
    model.fit(X_train, y_train)
    
    # 예측
    y_pred = model.predict(X_test)
    
    # 모델 평가
    accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
    ppv = precision_score(y_test, y_pred)
    recall = recall_score(y_test, y_pred)
    f1 = f1_score(y_test, y_pred)
    
    print(f"Accuracy: {accuracy}")
    print(f"Precision: {ppv}")
    print(f'Recall: {recall}')
    print(f'F1 scorer : {f1}')
    

    • 결과

      Accuracy: 0.925
      Precision: 1.0
      Recall: 0.7272727272727273
      F1 scorer : 0.8421052631578947
      

💡Today I Thought

오늘의 체크리스트

• 알고리즘 코드카타 53 - 60
• SQL 코드카타 53 - 54
• 백준 코딩테스트 1문제
• 장고 강의 듣기
• TIL 작성

회고

  비지도 학습도 이제 끝! 스탠다드반에서 머신러닝 수업을 진행하고 있는데, 궁금한 것이 조금씩 해결되서 기분이 좋다. 이제 이해가 되는 기분..!   오늘 장고 강의 실습을 하면서 가상환경 문제가 생겨버렸다. 도대체 무슨 문제인지 알 수가 없당.. 일단 강의 들어야하니까 번거롭더라도 비활성화 하고 제대로 된 위치에서 활성화하는 방식으로 진행중..😫 오늘도 한번에 되는게 없는 나의 코딩라이프