머신러닝 프로젝트를 시작할 때 가장 먼저 마주치는 단계 중 하나는 환경 구성이다. 특히 파이썬 기반의 데이터 과학 환경에서는 라이브러리 설치가 필수인데, 이 과정에서 자주 발생하는 혼란 중 하나가 sklearn과 scikit-learn의 차이다.
많은 사용자가 pip install sklearn을 시도하다가 오류를 경험한다. 실제로 PyPI에서 제공되는 sklearn 패키지는 더 이상 사용되지 않으며, 단순히 안내 메시지를 띄우는 더미 패키지에 불과하다. 따라서 올바른 설치 방법은 반드시 scikit-learn을 지정하는 것이다.
pip install scikit-learn
설치 후 정상적으로 동작하는지 확인하려면 다음과 같이 버전을 출력할 수 있다.
python -c "import sklearn; print(sklearn.__version__)"
이 명령어가 버전을 정상적으로 출력한다면 환경 구성이 제대로 된 것이다.
scikit-learn의 역할과 중요성
scikit-learn은 데이터 과학과 머신러닝 입문에서 가장 널리 활용되는 라이브러리다. 이 라이브러리가 중요한 이유는 세 가지로 정리할 수 있다.
- 표준화된 API
회귀, 분류, 군집화, 차원 축소 등 다양한 알고리즘을 공통된 인터페이스로 제공하기 때문에 초보자부터 전문가까지 일관된 방식으로 사용할 수 있다. - 데이터 전처리 도구
StandardScaler,MinMaxScaler,LabelEncoder등과 같은 도구는 모델 학습의 성능을 극대화하기 위해 필수적이다. 특히 표준화와 정규화는 신경망이나 거리 기반 알고리즘의 성능에 큰 영향을 미친다. - 실험과 비교의 용이성
동일한 데이터셋에 다양한 알고리즘을 적용하고 비교하는 것이 쉬워, 모델 선택과 검증 과정을 체계적으로 진행할 수 있다.
실무에서 자주 쓰이는 예시
- 데이터 스케일링
from sklearn.preprocessing import StandardScaler import numpy as np data = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6]]) scaler = StandardScaler() scaled = scaler.fit_transform(data) print(scaled)이처럼 간단한 코드로 데이터의 평균을 0, 분산을 1로 맞추어 모델 학습의 안정성을 확보할 수 있다. - 모델 학습
from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.datasets import load_iris X, y = load_iris(return_X_y=True) model = LogisticRegression(max_iter=200) model.fit(X, y) print(model.score(X, y))단 몇 줄로 데이터셋 로딩부터 학습, 평가까지 가능하다.
정리
머신러닝 환경 구성에서 사소한 설치 실수가 프로젝트 진행을 막는 경우가 많다. sklearn 대신 scikit-learn을 설치해야 한다는 점은 단순하지만 중요한 디테일이다. 일단 환경을 올바르게 세팅하면, 데이터 전처리에서 모델 학습까지 이어지는 워크플로우가 훨씬 원활해진다.
이 작은 차이를 이해하는 것이 곧 안정적이고 재현 가능한 머신러닝 실험으로 이어진다.
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