day 11 machine learning algorithm

Machine Learning

We will be using a popular machine learning library caled Scikit-Learn to implement a machine learning algorithm.

Machine learning can be largely categorized as the following

• Supervised Learning

• Unsupervised Learning

• Reinforcement Learning

데이터 불러오기

• numpy와 pandas는 1차원 또는 2차원 형식의 표 데이터를 다루기에 최적화된 라이브러리입니다.

• seaborn과 matplotlib 은 데이터를 그래프 등으로 시각화할 때 쓰이죠. 특히, seaborn은

• matplotlib의 상위 버전으로, matplotlib이 조금 더 단순하지만 raw한 느낌이라면, seaborn은 보다 고급화된 그래프를 그릴 수 있습니다.

pokemon data

import os
csv_file_path = os.path.abspath(os.getcwd())+ '/aiffel/data_preprocess/data/Pokemon.csv'
original_data = pd.read_csv(csv_file_path) 
pokemon = original_data.copy()
print(pokemon.shape)
pokemon.head()

(800, 13)

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
0	1	Bulbasaur	Grass	Poison	318	45	49	49	65	65	45	1	False
1	2	Ivysaur	Grass	Poison	405	60	62	63	80	80	60	1	False
2	3	Venusaur	Grass	Poison	525	80	82	83	100	100	80	1	False
3	3	VenusaurMega Venusaur	Grass	Poison	625	80	100	123	122	120	80	1	False
4	4	Charmander	Fire	NaN	309	39	52	43	60	50	65	1	False

데이터셋은 총 800행, 13열로 이루어져 있군요. 포켓몬이 총 800마리이고, 각 포켓몬을 설명하는 특성(feature)은 13개라고 해석할 수 있겠습니다.

이 중 우리가 타겟으로 두고 확인할 데이터는 Legendary (전설의 포켓몬인지 아닌지의 여부)이므로, Legendary == True 값을 가지는 레전드 포켓몬 데이터셋은 legendary 변수에, Legendary == False 값을 가지는 일반 포켓몬 데이터셋은 ordinary 변수에 저장해두겠습니다.

전설의 포켓몬 데이터셋

800개 중 65개의 데이터만 전설의 포켓몬이군요

legendary = pokemon[pokemon["Legendary"] == True].reset_index(drop=True)
print(legendary.shape)
legendary.head()

(65, 13)

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
0	144	Articuno	Ice	Flying	580	90	85	100	95	125	85	1	True
1	145	Zapdos	Electric	Flying	580	90	90	85	125	90	100	1	True
2	146	Moltres	Fire	Flying	580	90	100	90	125	85	90	1	True
3	150	Mewtwo	Psychic	NaN	680	106	110	90	154	90	130	1	True
4	150	MewtwoMega Mewtwo X	Psychic	Fighting	780	106	190	100	154	100	130	1	True

일반 포켓몬 데이터셋

ordinary = pokemon[pokemon["Legendary"] == False].reset_index(drop=True)
print(ordinary.shape)
ordinary.head()

(735, 13)

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
0	1	Bulbasaur	Grass	Poison	318	45	49	49	65	65	45	1	False
1	2	Ivysaur	Grass	Poison	405	60	62	63	80	80	60	1	False
2	3	Venusaur	Grass	Poison	525	80	82	83	100	100	80	1	False
3	3	VenusaurMega Venusaur	Grass	Poison	625	80	100	123	122	120	80	1	False
4	4	Charmander	Fire	NaN	309	39	52	43	60	50	65	1	False

결측치 확인

데이터를 다루기 전 가장 기본적으로 먼저 해야 할 것! 바로 빈 데이터(결측치) 먼저 확인하기

Type 2 컬럼에만 총 386개의 결측치가 있군요. Type 1이 있고 Type2도 있으므로, 뭔가 두 번째 속성이 없는 포켓몬이 있는 것 같습니다.

pokemon.isnull().sum()

#               0
Name            0
Type 1          0
Type 2        386
Total           0
HP              0
Attack          0
Defense         0
Sp. Atk         0
Sp. Def         0
Speed           0
Generation      0
Legendary       0
dtype: int64

print(len(pokemon.columns))
pokemon.columns

13





Index(['#', 'Name', 'Type 1', 'Type 2', 'Total', 'HP', 'Attack', 'Defense',
       'Sp. Atk', 'Sp. Def', 'Speed', 'Generation', 'Legendary'],
      dtype='object')

• 포켓몬 Id number. 같은 포켓몬이지만 성별이 다른 경우 등은 같은 #값을 가진다. int

• Name : 포켓몬 이름. 포켓몬 각각의 이름으로, 이름 데이터는 800개의 포켓몬이 모두 다르다. (unique) str

• Type 1 : 첫 번째 속성. 속성을 하나만 가지는 경우 Type 1에 입력된다. str

• Type 2 : 두 번째 속성. 속성을 하나만 가지는 포켓몬의 경우 Type 2는 NaN(결측값)을 가진다. str

• Total : 전체 6가지 스탯의 총합. int

• HP : 포켓몬의 체력. int

• Attack : 물리 공격력. (scratch, punch 등) int

• Defense : 물리 공격에 대한 방어력. int

• Sp. Atk : 특수 공격력. (fire blast, bubble beam 등) int

• Sp. Def : 특수 공격에 대한 방어력. int

• Speed : 포켓몬 매치에 대해 어떤 포켓몬이 먼저 공격할지를 결정. (더 높은 포켓몬이 먼저 공격한다) int

• Generation : 포켓몬의 세대. 현재 데이터에는 6세대까지 있다. int

• Legendary : 전설의 포켓몬 여부. !! Target feature !! bool

ID와 이름

ID number column

전체 데이터는 총 800개인데 #컬럼을 집합으로 만든 자료형은 그보다 작은 721개의 데이터를 가집니다. 파이썬의 집합(set) 자료형은 중복 데이터를 가질 수 없죠? 따라서 집합의 크기가 800이 아니라 721이므로 # 컬럼의 값은 unique하지 않으며(index로 쓸 수 없으며), 같은 번호를 가지는 컬럼들이 있음을 알 수 있습니다.

기본 포켓몬인 Charizard로부터 시작해서 진화한 Mega Charizard가 있고, X, Y는 성별을 나타내는 것으로 보입니다.

하지만 다음과 같이 pokemon[“Name”]을 집합(set)으로 만들어 준 후 길이(len)를 확인하면 중복이 사라지면서 유일한 이름의 개수를 확인할 수 있습니다.

len(set(pokemon["#"]))

721

pokemon[pokemon["#"] == 6]

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
6	6	Charizard	Fire	Flying	534	78	84	78	109	85	100	1	False
7	6	CharizardMega Charizard X	Fire	Dragon	634	78	130	111	130	85	100	1	False
8	6	CharizardMega Charizard Y	Fire	Flying	634	78	104	78	159	115	100	1	False

len(set(pokemon["Name"]))

800

포켓몬의 속성

Type 1 & Type 2 : 포켓몬의 속성

무작위로 두 마리의 포켓몬을 한번 살펴보겠습니다.

pokemon.loc[[6, 10]]

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
6	6	Charizard	Fire	Flying	534	78	84	78	109	85	100	1	False
10	8	Wartortle	Water	NaN	405	59	63	80	65	80	58	1	False

전체를 살펴봐야 하지만, 몇 개를 더 찍어봐도 포켓몬이 가지는 속성은 기본적으로 하나, 또는 최대 두 개까지 가질 수 있는 것을 알 수 있습니다. 특히, 데이터 셋에서 한 개의 속성을 가지는 포켓몬은 Type 1에만 속성이 표시되고 Type 2에는 NaN값이 들어가 있습니다.

그렇다면, 각 속성의 종류는 총 몇 가지인지 알아봅시다.

len(list(set(pokemon["Type 1"]))), len(list(set(pokemon["Type 2"])))

(18, 19)

Type 1에는 총 18가지, Type 2에는 총 19가지의 속성이 들어가 있는데, 여기서 Type 2가 한 가지 더 많은 것은 뭘까요

set(pokemon["Type 2"]) - set(pokemon["Type 1"])

{nan}

types = list(set(pokemon["Type 1"]))
print(len(types))
print(types)

18
['Bug', 'Water', 'Normal', 'Fighting', 'Ghost', 'Fairy', 'Ice', 'Dragon', 'Flying', 'Fire', 'Psychic', 'Rock', 'Steel', 'Dark', 'Ground', 'Electric', 'Grass', 'Poison']

둘의 차집합은 바로 NaN 값이군요. 따라서 NaN 데이터 외의 나머지 18가지 속성은 Type 1, Type 2 모두 같은 셋트의 데이터가 들어가 있음을 알 수 있습니다.

pokemon["Type 2"].isna().sum()

386

Type 1 데이터 분포 plot

일반 포켓몬과 전설의 포켓몬 속성 분포가 각각 어떤지 확인하겠습니다. 우리의 데이터는 일반 포켓몬보다 전설의 포켓몬 수가 매우 적은 불균형 데이터이기 때문에, 전설의 포켓몬은 따로 시각화해 주는 것이 좋을 것 같군요.

다음과 같이 plt의 subplot을 활용해서 두 개의 그래프를 한 번에 그리면서, 그래프는 sns(seaborn)의 countplot을 활용하겠습니다. countplot은 말 그대로 데이터의 개수를 표시하는 플롯입니다.

plt.figure(figsize=(10, 7))  # 화면 해상도에 따라 그래프 크기를 조정해 주세요.

plt.subplot(211)
sns.countplot(data=ordinary, x="Type 1", order=types).set_xlabel('')
plt.title("[All Pokemons]")

plt.subplot(212)
sns.countplot(data=legendary, x="Type 1", order=types).set_xlabel('')
plt.title("[Legendary Pokemons]")

plt.show()

확실히 일반 포켓몬과 전설의 포켓몬 속성 분포에는 차이가 보이는 것 같습니다. 일반 포켓몬에는 Normal, Water의 속성이 가장 많지만, 전설의 포켓몬에는 Dragon, Psychic 속성이 가장 많네요.

그렇다면, 피벗 테이블(pivot table)로 각 속성에 Legendary 포켓몬들이 몇 퍼센트씩 있는지 확인해 봅시다. sort_value를 활용해 높은 것부터 낮은 순으로 정렬해 보았습니다.

# Type1별로 Legendary 의 비율을 보여주는 피벗 테이블
pd.pivot_table(pokemon, index="Type 1", values="Legendary").sort_values(by=["Legendary"], ascending=False)

	Legendary
Type 1
Flying	0.500000
Dragon	0.375000
Psychic	0.245614
Steel	0.148148
Ground	0.125000
Fire	0.096154
Electric	0.090909
Rock	0.090909
Ice	0.083333
Dark	0.064516
Ghost	0.062500
Fairy	0.058824
Grass	0.042857
Water	0.035714
Normal	0.020408
Poison	0.000000
Fighting	0.000000
Bug	0.000000

Legendary 비율이 가장 높은 속성은 Flying으로, 50%의 비율을 갖습니다. 날아다니는 포켓몬은 꽤 높은 비율로 전설의 포켓몬임을 알 수 있군요!

Type 2 데이터 분포 plot

참고로, Type 2에는 NaN(결측값)이 존재했었습니다. Countplot을 그릴 때는 결측값은 자동으로 제외됩니다.

Type 2 또한 일반 포켓몬과 전설의 포켓몬 분포 차이가 보입니다. Flying 속성의 경우 두 경우 다 가장 많지만, 일반 포켓몬에는 Grass, Rock, Poison같은 속성이 많은 반면 전설의 포켓몬은 하나도 없습니다.

대신 여전히 Dragon, Psychic과 더불어 Fighting과 같은 속성이 많습니다.

plt.figure(figsize=(12, 10))  # 화면 해상도에 따라 그래프 크기를 조정해 주세요.

plt.subplot(211)
sns.countplot(data=ordinary, x="Type 2", order=types).set_xlabel('')
plt.title("[All Pokemons]")

plt.subplot(212)
sns.countplot(data=legendary, x="Type 2", order=types).set_xlabel('')
plt.title("[Legendary Pokemons]")

plt.show()

# Type2별로 Legendary 의 비율을 보여주는 피벗 테이블
pd.pivot_table(pokemon, index="Type 2", values="Legendary").sort_values(by=["Legendary"], ascending=False)

	Legendary
Type 2
Fire	0.250000
Dragon	0.222222
Ice	0.214286
Electric	0.166667
Fighting	0.153846
Psychic	0.151515
Flying	0.134021
Fairy	0.086957
Water	0.071429
Ghost	0.071429
Dark	0.050000
Steel	0.045455
Ground	0.028571
Rock	0.000000
Bug	0.000000
Poison	0.000000
Normal	0.000000
Grass	0.000000

모든 스탯의 총합

Total : 모든 스탯의 총합

데이터셋에서 포켓몬은 총 6가지의 스탯 값을 가집니다. 포켓몬 데이터의 Total 컬럼은 이 6가지 속성값의 총합입니다.

모든 스탯의 종류를 stats라는 변수에 저장해 보겠습니다.

실제로 6개 스탯의 총합과 데이터에 제공된 Total값이 맞는지 확인해 볼까요? 데이터 분석에서 검증은 필수죠!

코드를 하나하나 따라가 보며 어떤 것을 출력했는지 이해해 보세요. 아래는 첫 번째 포켓몬에 대해 검증하는 코드입니다.

stats = ["HP", "Attack", "Defense", "Sp. Atk", "Sp. Def", "Speed"]
stats

['HP', 'Attack', 'Defense', 'Sp. Atk', 'Sp. Def', 'Speed']

print("#0 pokemon: {}\n".format(pokemon.loc[0, "Name"]))
print("total: ", int(pokemon.loc[0, "Total"]))
print("stats: ", list(pokemon.loc[0, stats]))
print("sum of all stats: ", sum(list(pokemon.loc[0, stats])))

#0 pokemon: Bulbasaur

total:  318
stats:  [45, 49, 49, 65, 65, 45]
sum of all stats:  318

네, 첫 번째 포켓몬에 대해서는 Total 값이 318로 일치하는군요.

전체 포켓몬에 대해 Total 값이 stats의 총합과 같은지 확인해 봅시다.

아래와 같이 pokemon[‘Total’].values와 pokemon[stats].values 들의 총합이 같은 포켓몬의 개수를 sum으로 확인하겠습니다. 여기서 우리가 stats의 경우에는 포켓몬 별로 가로 방향으로 더해야 하기 때문에 axis=1이 들어가야 하는 것을 주목하세요!

Total값과 모든 stats의 총합이 같은 포켓몬은 전체 데이터의 수와 같은 800마리이군요. 전부 다 같은 것을 확인하였습니다.

sum(pokemon['Total'].values == pokemon[stats].values.sum(axis=1))

800

Total값에 따른 분포 plot

Legendary 여부에 따라 색깔(hue)을 달리하도록 했습니다. 점의 색깔을 보면 Type 1 별로 Total 값을 확인했을 때, 전설의 포켓몬은 주로 Total 스탯 값이 높다는 것이 확인됩니다.

fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(12, 6)  # 화면 해상도에 따라 그래프 크기를 조정해 주세요.

sns.scatterplot(data=pokemon, x="Type 1", y="Total", hue="Legendary")
plt.show()

세부 스탯

세부스탯: HP, Attack, Defense, Sp. Atk, Sp. Def, Speed

figure, ((ax1, ax2), (ax3, ax4), (ax5, ax6)) = plt.subplots(nrows=3, ncols=2)
figure.set_size_inches(12, 18)  # 화면 해상도에 따라 그래프 크기를 조정해 주세요.

sns.scatterplot(data=pokemon, y="Total", x="HP", hue="Legendary", ax=ax1)
sns.scatterplot(data=pokemon, y="Total", x="Attack", hue="Legendary", ax=ax2)
sns.scatterplot(data=pokemon, y="Total", x="Defense", hue="Legendary", ax=ax3)
sns.scatterplot(data=pokemon, y="Total", x="Sp. Atk", hue="Legendary", ax=ax4)
sns.scatterplot(data=pokemon, y="Total", x="Sp. Def", hue="Legendary", ax=ax5)
sns.scatterplot(data=pokemon, y="Total", x="Speed", hue="Legendary", ax=ax6)
plt.show()

• HP, Defense, Sp. Def 전설의 포켓몬은 주로 높은 스탯을 갖지만, 이 세 가지에서는 일반 포켓몬이 전설의 포켓몬보다 특히 높은 몇몇 포켓몬이 있었다. 그러나 그 포켓몬들도 Total 값은 특별히 높지 않은 것으로 보아 특정 스탯만 특별히 높은, 즉 특정 속성에 특화된 포켓몬들로 보인다. (ex. 방어형, 공격형 등)

• Attack, Sp. Atk, Speed 이 세 가지 스탯은 Total과 거의 비례한다. 전설의 포켓몬이 각 스탯의 최대치를 차지하고 있다.

세대(Generation)

Generation : 포켓몬의 세대

Generation은 각 포켓몬의 “세대”로, 현재 데이터셋에는 1~6세대의 포켓몬이 존재합니다. 각 세대에 대한 포켓몬의 수를 확인해 봅시다.

전설의 포켓몬은 1, 2세대에는 많지 않았나 보네요. 3세대부터 많아졌다가, 6세대에 다시 줄어든 것을 확인할 수 있습니다.

plt.figure(figsize=(12, 10))   # 화면 해상도에 따라 그래프 크기를 조정해 주세요.

plt.subplot(211)
sns.countplot(data=ordinary, x="Generation").set_xlabel('')
plt.title("[All Pkemons]")
plt.subplot(212)
sns.countplot(data=legendary, x="Generation").set_xlabel('')
plt.title("[Legendary Pkemons]")
plt.show()

Total값

이제 특별히 legendary 포켓몬과 Ordinary 포켓몬을 분리해서 각각 분석해 보겠습니다.

여기서 한 가지 특징이 보이는 것 같습니다. 바로, 전설의 포켓몬들의 Total값들이 600 등과 같은 특정 점에 몰려있다는 것이죠! 무언가 이상하지 않나요?

실제로 전설의 포켓몬이 가지는 Total값들의 집합을 확인해 봅시다.

fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(8, 4)

sns.scatterplot(data=legendary, y="Type 1", x="Total")
plt.show()

sorted(list(set(legendary["Total"])))

[580, 600, 660, 670, 680, 700, 720, 770, 780]

fig, ax = plt.subplots()
fig.set_size_inches(8, 4)

sns.countplot(data=legendary, x="Total")
plt.show()

round(65 / 9, 2)

7.22

print(sorted(list(set(ordinary["Total"]))))

[180, 190, 194, 195, 198, 200, 205, 210, 213, 215, 218, 220, 224, 236, 237, 240, 244, 245, 250, 251, 253, 255, 260, 262, 263, 264, 265, 266, 269, 270, 273, 275, 278, 280, 281, 285, 288, 289, 290, 292, 294, 295, 299, 300, 302, 303, 304, 305, 306, 307, 308, 309, 310, 313, 314, 315, 316, 318, 319, 320, 323, 325, 328, 329, 330, 334, 335, 336, 340, 341, 345, 348, 349, 350, 351, 352, 355, 358, 360, 362, 363, 365, 369, 370, 371, 375, 380, 382, 384, 385, 390, 395, 400, 401, 405, 409, 410, 411, 413, 414, 415, 418, 420, 423, 424, 425, 428, 430, 431, 435, 438, 440, 442, 445, 446, 448, 450, 452, 454, 455, 456, 458, 460, 461, 462, 464, 465, 466, 467, 468, 470, 471, 472, 473, 474, 475, 479, 480, 481, 482, 483, 484, 485, 487, 488, 489, 490, 494, 495, 497, 498, 499, 500, 505, 507, 508, 509, 510, 514, 515, 518, 519, 520, 521, 523, 525, 528, 530, 531, 534, 535, 540, 545, 550, 552, 555, 560, 565, 567, 575, 579, 580, 590, 594, 600, 610, 615, 618, 625, 630, 634, 635, 640, 670, 700]

len(sorted(list(set(ordinary["Total"]))))

195

round(735 / 195, 2)

3.77

약 3.77마리만 같은 Total 스탯 값을 가지는군요.

• Total값의 다양성은 일반 포켓몬이 전설의 포켓몬보다 두 배 가까이 된다. 즉 전설의 포켓몬의 Total값은 다양하지 않다. : 한 포켓몬의 Total 속성값이 전설의 포켓몬의 값들 집합에 포함되는지의 여부는 전설의 포켓몬임을 결정하는 데에 영향을 미친다.

• 또한, 전설의 포켓몬의 Total 값 중에는 일반 포켓몬이 가지지 못하는 Total값이 존재한다. ex) 680, 720, 770, 780 : Total값은 전설의 포켓몬인지 아닌지를 결정하는 데에 이러한 방식으로도 영향을 미칠 수 있다.

Total값은 legendary인지 아닌지를 예측하는 데에 중요한 컬럼일 것이라는 결론을 내릴 수 있습니다.

이름

전설의 포켓몬들의 이름을 보면, 특정 단어가 들어가 있는 이름, 또는 긴 이름을 가진 경우가 많음을 확인할 수 있습니다.

특정 단어가 들어가 있는 이름

n1, n2, n3, n4, n5 = legendary[3:6], legendary[14:24], legendary[25:29], legendary[46:50], legendary[52:57]
names = pd.concat([n1, n2, n3, n4, n5]).reset_index(drop=True)
names

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
0	150	Mewtwo	Psychic	NaN	680	106	110	90	154	90	130	1	True
1	150	MewtwoMega Mewtwo X	Psychic	Fighting	780	106	190	100	154	100	130	1	True
2	150	MewtwoMega Mewtwo Y	Psychic	NaN	780	106	150	70	194	120	140	1	True
3	380	Latias	Dragon	Psychic	600	80	80	90	110	130	110	3	True
4	380	LatiasMega Latias	Dragon	Psychic	700	80	100	120	140	150	110	3	True
5	381	Latios	Dragon	Psychic	600	80	90	80	130	110	110	3	True
6	381	LatiosMega Latios	Dragon	Psychic	700	80	130	100	160	120	110	3	True
7	382	Kyogre	Water	NaN	670	100	100	90	150	140	90	3	True
8	382	KyogrePrimal Kyogre	Water	NaN	770	100	150	90	180	160	90	3	True
9	383	Groudon	Ground	NaN	670	100	150	140	100	90	90	3	True
10	383	GroudonPrimal Groudon	Ground	Fire	770	100	180	160	150	90	90	3	True
11	384	Rayquaza	Dragon	Flying	680	105	150	90	150	90	95	3	True
12	384	RayquazaMega Rayquaza	Dragon	Flying	780	105	180	100	180	100	115	3	True
13	386	DeoxysNormal Forme	Psychic	NaN	600	50	150	50	150	50	150	3	True
14	386	DeoxysAttack Forme	Psychic	NaN	600	50	180	20	180	20	150	3	True
15	386	DeoxysDefense Forme	Psychic	NaN	600	50	70	160	70	160	90	3	True
16	386	DeoxysSpeed Forme	Psychic	NaN	600	50	95	90	95	90	180	3	True
17	641	TornadusIncarnate Forme	Flying	NaN	580	79	115	70	125	80	111	5	True
18	641	TornadusTherian Forme	Flying	NaN	580	79	100	80	110	90	121	5	True
19	642	ThundurusIncarnate Forme	Electric	Flying	580	79	115	70	125	80	111	5	True
20	642	ThundurusTherian Forme	Electric	Flying	580	79	105	70	145	80	101	5	True
21	645	LandorusIncarnate Forme	Ground	Flying	600	89	125	90	115	80	101	5	True
22	645	LandorusTherian Forme	Ground	Flying	600	89	145	90	105	80	91	5	True
23	646	Kyurem	Dragon	Ice	660	125	130	90	130	90	95	5	True
24	646	KyuremBlack Kyurem	Dragon	Ice	700	125	170	100	120	90	95	5	True
25	646	KyuremWhite Kyurem	Dragon	Ice	700	125	120	90	170	100	95	5	True

한눈에 봐도 이름들이 비슷한 경향을 띠는 것을 볼 수 있습니다. 이름은 모든 포켓몬이 각각 다른 유일한(unique) 값들로 이루어진 것을 확인했었는데, 전설의 포켓몬 사이에서는 비슷한 이름이 다수 존재하는 거죠.

formes = names[13:23]
formes

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
13	386	DeoxysNormal Forme	Psychic	NaN	600	50	150	50	150	50	150	3	True
14	386	DeoxysAttack Forme	Psychic	NaN	600	50	180	20	180	20	150	3	True
15	386	DeoxysDefense Forme	Psychic	NaN	600	50	70	160	70	160	90	3	True
16	386	DeoxysSpeed Forme	Psychic	NaN	600	50	95	90	95	90	180	3	True
17	641	TornadusIncarnate Forme	Flying	NaN	580	79	115	70	125	80	111	5	True
18	641	TornadusTherian Forme	Flying	NaN	580	79	100	80	110	90	121	5	True
19	642	ThundurusIncarnate Forme	Electric	Flying	580	79	115	70	125	80	111	5	True
20	642	ThundurusTherian Forme	Electric	Flying	580	79	105	70	145	80	101	5	True
21	645	LandorusIncarnate Forme	Ground	Flying	600	89	125	90	115	80	101	5	True
22	645	LandorusTherian Forme	Ground	Flying	600	89	145	90	105	80	91	5	True

이름에 forme가 들어가면 이는 전설의 포켓몬일 확률이 아주 높겠군요

긴 이름

위와 비슷한 이유로, 전설의 포켓몬은 이름의 길이도 긴 경우가 많습니다. 데이터셋에 이름 길이 컬럼을 생성해서 비교해 보도록 하겠습니다.

legendary와 ordinary 각각에 모두 “name_count”라는 이름의 길이를 나타내는 컬럼을 만들어줍니다. 파이썬 람다(lambda) 기능을 사용해 행마다 이름의 길이를 구하고, 이를 “name_count” 칼럼에 넣어주었습니다.

legendary["name_count"] = legendary["Name"].apply(lambda i: len(i))    
legendary.head()

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary	name_count
0	144	Articuno	Ice	Flying	580	90	85	100	95	125	85	1	True	8
1	145	Zapdos	Electric	Flying	580	90	90	85	125	90	100	1	True	6
2	146	Moltres	Fire	Flying	580	90	100	90	125	85	90	1	True	7
3	150	Mewtwo	Psychic	NaN	680	106	110	90	154	90	130	1	True	6
4	150	MewtwoMega Mewtwo X	Psychic	Fighting	780	106	190	100	154	100	130	1	True	19

ordinary["name_count"] = ordinary["Name"].apply(lambda i: len(i))    
ordinary.head()

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary	name_count
0	1	Bulbasaur	Grass	Poison	318	45	49	49	65	65	45	1	False	9
1	2	Ivysaur	Grass	Poison	405	60	62	63	80	80	60	1	False	7
2	3	Venusaur	Grass	Poison	525	80	82	83	100	100	80	1	False	8
3	3	VenusaurMega Venusaur	Grass	Poison	625	80	100	123	122	120	80	1	False	21
4	4	Charmander	Fire	NaN	309	39	52	43	60	50	65	1	False	10

plt.figure(figsize=(12, 10))   # 화면 해상도에 따라 그래프 크기를 조정해 주세요.

plt.subplot(211)
sns.countplot(data=legendary, x="name_count").set_xlabel('')
plt.title("Legendary")
plt.subplot(212)
sns.countplot(data=ordinary, x="name_count").set_xlabel('')
plt.title("Ordinary")
plt.show()

위에서 볼 수 있듯이, 전설의 포켓몬은 16 이상의 긴 이름을 가진 포켓몬이 많은 반면, 일반 포켓몬은 10 이상의 길이를 가지는 이름의 빈도가 아주 낮습니다.

전설의 포켓몬의 이름이 10 이상일 확률은 어느 정도일까요?

print(round(len(legendary[legendary["name_count"] > 9]) / len(legendary) * 100, 2), "%")

41.54 %

print(round(len(ordinary[ordinary["name_count"] > 9]) / len(ordinary) * 100, 2), "%")

15.65 %

전설의 포켓몬의 이름이 10 이상일 확률은 41% 를 넘는 반면에, 일반 포켓몬의 이름이 10 이상일 확률은 약 16% 밖에 안됨을 확인할 수 있습니다! 이는 아주 큰 차이이므로 legendary인지 아닌지를 구분하는 데에 큰 의미가 있습니다.

위의 두 가지, 이름에 대한 분석은 중요한 시사점을 가집니다.

• 만약 “Latios”가 전설의 포켓몬이라면, “%%% Latios” 또한 전설의 포켓몬이다!

• 적어도 전설의 포켓몬에서 높은 빈도를 보이는 이름들의 모임이 존재한다!

• 전설의 포켓몬은 긴 이름을 가졌을 확률이 높다!

이름의 길이가 10 이상인가?

데이터 분석을 통해 머신러닝을 수행하고 싶다면, 데이터를 모델에 입력할 수 있는 형태로 변환하는 것이 매우 중요합니다.

머신러닝을 수행할 모델은 문자열 데이터를 처리할 수 없기 때문에 이를 적절한 숫자 데이터 또는 True, False를 나타내는 부울(bool) 데이터 등으로 전처리하는 과정이 필요합니다. 따라서 지금까지 수행한 EDA 결과에 따라 이름 컬럼을 모델이 연산할 수 있는 형태로 처리를 해 보도록 하겠습니다.

앞서 확인한 EDA 과정에서 이름은 전설의 포켓몬인지 아닌지를 결정하는 중요한 특징 중 하나였죠. 따라서 이름에 관해서는 두 가지를 중점적으로 처리하겠습니다.

1. 이름의 길이 : name_count 컬럼을 생성 후 길이가 10을 넘는지 아닌지에 대한 categorical 컬럼을 생성

2. 토큰 추출 : legendary 포켓몬에서 많이 등장하는 토큰을 추려내고 토큰 포함 여부를 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)으로 처리

(1) 이름의 길이가 10 이상인가 아닌가

이번엔 전체 데이터가 있는 pokemon 데이터 프레임에 생성합니다.

pokemon["name_count"] = pokemon["Name"].apply(lambda i: len(i))
pokemon.head()

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary	name_count
0	1	Bulbasaur	Grass	Poison	318	45	49	49	65	65	45	1	False	9
1	2	Ivysaur	Grass	Poison	405	60	62	63	80	80	60	1	False	7
2	3	Venusaur	Grass	Poison	525	80	82	83	100	100	80	1	False	8
3	3	VenusaurMega Venusaur	Grass	Poison	625	80	100	123	122	120	80	1	False	21
4	4	Charmander	Fire	NaN	309	39	52	43	60	50	65	1	False	10

pokemon["long_name"] = pokemon["name_count"] >= 10
pokemon.head()

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary	name_count	long_name
0	1	Bulbasaur	Grass	Poison	318	45	49	49	65	65	45	1	False	9	False
1	2	Ivysaur	Grass	Poison	405	60	62	63	80	80	60	1	False	7	False
2	3	Venusaur	Grass	Poison	525	80	82	83	100	100	80	1	False	8	False
3	3	VenusaurMega Venusaur	Grass	Poison	625	80	100	123	122	120	80	1	False	21	True
4	4	Charmander	Fire	NaN	309	39	52	43	60	50	65	1	False	10	True

다만, 전설의 포켓몬을 분류하는 데에 이름의 길잇값 자체를 가진 name_count 컬럼이 더 유리할지, 혹은 long_name이 더 유리할지는 아직 모릅니다.

이름에 자주 쓰이는 토큰 추출

다음으로 할 일은 전설의 포켓몬 이름에 가장 많이 쓰이는 토큰을 알아보고 이에 대한 새로운 컬럼을 만드는 것입니다. 이름에 어떤 토큰이 있으면 전설의 포켓몬일 확률이 높을지를 찾아보는 것이죠.

토큰을 추출하기에 앞서, 포켓몬의 이름에 대해 먼저 알아보겠습니다. 포켓몬의 이름은 총 네 가지 타입으로 나뉩니다.

1. 한 단어면 ex. Venusaur

2. 두 단어이고, 앞 단어는 두 개의 대문자를 가지며 대문자를 기준으로 두 부분으로 나뉘는 경우 ex. VenusaurMega Venusaur
3. 이름은 두 단어이고, 맨 뒤에 X, Y로 성별을 표시하는 경우 ex. CharizardMega Charizard X
4. 알파벳이 아닌 문자를 포함하는 경우 ex. Zygarde50% Forme

이름에 알파벳이 아닌 문자가 들어간 경우 전처리하기

이 중 가장 먼저 ‘알파벳이 아닌 문자’를 포함하는 경우를 처리하도록 하겠습니다. 어떤 문자열이 알파벳으로만 이루어져 있는지를 확인하고 싶을 때는 isalpha() 함수를 사용하면 편리합니다.

pokemon["Name_nospace"] = pokemon["Name"].apply(lambda i: i.replace(" ", ""))
pokemon.tail()

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary	name_count	long_name	Name_nospace
795	719	Diancie	Rock	Fairy	600	50	100	150	100	150	50	6	True	7	False	Diancie
796	719	DiancieMega Diancie	Rock	Fairy	700	50	160	110	160	110	110	6	True	19	True	DiancieMegaDiancie
797	720	HoopaHoopa Confined	Psychic	Ghost	600	80	110	60	150	130	70	6	True	19	True	HoopaHoopaConfined
798	720	HoopaHoopa Unbound	Psychic	Dark	680	80	160	60	170	130	80	6	True	18	True	HoopaHoopaUnbound
799	721	Volcanion	Fire	Water	600	80	110	120	130	90	70	6	True	9	False	Volcanion

pokemon["name_isalpha"] = pokemon["Name_nospace"].apply(lambda i: i.isalpha())
pokemon.head()

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary	name_count	long_name	Name_nospace	name_isalpha
0	1	Bulbasaur	Grass	Poison	318	45	49	49	65	65	45	1	False	9	False	Bulbasaur	True
1	2	Ivysaur	Grass	Poison	405	60	62	63	80	80	60	1	False	7	False	Ivysaur	True
2	3	Venusaur	Grass	Poison	525	80	82	83	100	100	80	1	False	8	False	Venusaur	True
3	3	VenusaurMega Venusaur	Grass	Poison	625	80	100	123	122	120	80	1	False	21	True	VenusaurMegaVenusaur	True
4	4	Charmander	Fire	NaN	309	39	52	43	60	50	65	1	False	10	True	Charmander	True

print(pokemon[pokemon["name_isalpha"] == False].shape)
pokemon[pokemon["name_isalpha"] == False]

(9, 17)

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary	name_count	long_name	Name_nospace	name_isalpha
34	29	Nidoran♀	Poison	NaN	275	55	47	52	40	40	41	1	False	8	False	Nidoran♀	False
37	32	Nidoran♂	Poison	NaN	273	46	57	40	40	40	50	1	False	8	False	Nidoran♂	False
90	83	Farfetch'd	Normal	Flying	352	52	65	55	58	62	60	1	False	10	True	Farfetch'd	False
131	122	Mr. Mime	Psychic	Fairy	460	40	45	65	100	120	90	1	False	8	False	Mr.Mime	False
252	233	Porygon2	Normal	NaN	515	85	80	90	105	95	60	2	False	8	False	Porygon2	False
270	250	Ho-oh	Fire	Flying	680	106	130	90	110	154	90	2	True	5	False	Ho-oh	False
487	439	Mime Jr.	Psychic	Fairy	310	20	25	45	70	90	60	4	False	8	False	MimeJr.	False
525	474	Porygon-Z	Normal	NaN	535	85	80	70	135	75	90	4	False	9	False	Porygon-Z	False
794	718	Zygarde50% Forme	Dragon	Ground	600	108	100	121	81	95	95	6	True	16	True	Zygarde50%Forme	False

이름에 알파벳이 아닌 것을 포함하는 경우는 9마리뿐이군요.

이 정도면 직접 이름을 바꿔줄 수 있겠습니다. 적당히 합리적으로 바꿔주겠습니다. 문자열을 원하는 다른 문자열로 바꾸고 싶을 때는 pandas의 replace 함수를 사용하면 됩니다.

pokemon = pokemon.replace(to_replace="Nidoran♀", value="Nidoran X")
pokemon = pokemon.replace(to_replace="Nidoran♂", value="Nidoran Y")
pokemon = pokemon.replace(to_replace="Farfetch'd", value="Farfetchd")
pokemon = pokemon.replace(to_replace="Mr. Mime", value="Mr Mime")
pokemon = pokemon.replace(to_replace="Porygon2", value="Porygon")
pokemon = pokemon.replace(to_replace="Ho-oh", value="Ho Oh")
pokemon = pokemon.replace(to_replace="Mime Jr.", value="Mime Jr")
pokemon = pokemon.replace(to_replace="Porygon-Z", value="Porygon Z")
pokemon = pokemon.replace(to_replace="Zygarde50% Forme", value="Zygarde Forme")

pokemon.loc[[34, 37, 90, 131, 252, 270, 487, 525, 794]]

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary	name_count	long_name	Name_nospace	name_isalpha
34	29	Nidoran X	Poison	NaN	275	55	47	52	40	40	41	1	False	8	False	Nidoran X	False
37	32	Nidoran Y	Poison	NaN	273	46	57	40	40	40	50	1	False	8	False	Nidoran Y	False
90	83	Farfetchd	Normal	Flying	352	52	65	55	58	62	60	1	False	10	True	Farfetchd	False
131	122	Mr Mime	Psychic	Fairy	460	40	45	65	100	120	90	1	False	8	False	Mr.Mime	False
252	233	Porygon	Normal	NaN	515	85	80	90	105	95	60	2	False	8	False	Porygon	False
270	250	Ho Oh	Fire	Flying	680	106	130	90	110	154	90	2	True	5	False	Ho Oh	False
487	439	Mime Jr	Psychic	Fairy	310	20	25	45	70	90	60	4	False	8	False	MimeJr.	False
525	474	Porygon Z	Normal	NaN	535	85	80	70	135	75	90	4	False	9	False	Porygon Z	False
794	718	Zygarde Forme	Dragon	Ground	600	108	100	121	81	95	95	6	True	16	True	Zygarde50%Forme	False

pokemon["Name_nospace"] = pokemon["Name"].apply(lambda i: i.replace(" ", ""))
pokemon["name_isalpha"] = pokemon["Name_nospace"].apply(lambda i: i.isalpha())
pokemon[pokemon["name_isalpha"] == False]

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary	name_count	long_name	Name_nospace	name_isalpha

name_isalpha 컬럼이 False인 컬럼이 하나도 없군요. 모든 이름이 알파벳으로만 이루어졌음을 뜻하는 것이죠!

이름을 띄어쓰기 & 대문자 기준으로 분리해 토큰화하기

그러면 이제 모든 이름은 세 가지 타입으로 나뉘므로 토큰화(tokenizing)할 수 있습니다. 이름에 있는 토큰을 추출하기 위해 이름을 토큰화 (모든 토큰으로 분리) 할 수 있는 함수를 생성해 주겠습니다.

문자열을 처리할 때는 주로 정규표현식(RegEx: Regular Expression) 이라는 기법이 사용됩니다.

import re
name = "CharizardMega Charizard X"
name_split = name.split(" ")
name_split

['CharizardMega', 'Charizard', 'X']

temp = name_split[0]
temp

'CharizardMega'

tokens = re.findall('[A-Z][a-z]*', temp)
tokens

['Charizard', 'Mega']

여기서 [A-Z][a-z]* 라는 이상한 패턴이 쓰였습니다! 이것이 바로 정규표현식입니다.

세부 의미는 다음과 같습니다.

• [A-Z] : A부터 Z까지의 대문자 중 한 가지로 시작하고,

• [a-z] : 그 뒤에 a부터 z까지의 소문자 중 한 가지가 붙는데,

• • : 그 소문자의 개수는 하나 이상인 패턴 (*는 정규표현식 중에서 “반복”을 나타내는 기호)

지금까지 한 과정을 반복문으로 합치면 한 개의 이름을 이루고 있는 모든 토큰을 tokens에 모아둘 수 있습니다.

tokens = []
for part_name in name_split:
    a = re.findall('[A-Z][a-z]*', part_name)
    tokens.extend(a)
tokens

['Charizard', 'Mega', 'Charizard', 'X']

def tokenize(name):
    name_split = name.split(" ")
    
    tokens = []
    for part_name in name_split:
        a = re.findall('[A-Z][a-z]*', part_name)
        tokens.extend(a)
        
    return np.array(tokens)
name = "CharizardMega Charizard X"
tokenize(name)

array(['Charizard', 'Mega', 'Charizard', 'X'], dtype='<U9')

all_tokens = list(legendary["Name"].apply(tokenize).values)

token_set = []
for token in all_tokens:
    token_set.extend(token)

print(len(set(token_set)))
print(token_set)

65
['Articuno', 'Zapdos', 'Moltres', 'Mewtwo', 'Mewtwo', 'Mega', 'Mewtwo', 'X', 'Mewtwo', 'Mega', 'Mewtwo', 'Y', 'Raikou', 'Entei', 'Suicune', 'Lugia', 'Ho', 'Regirock', 'Regice', 'Registeel', 'Latias', 'Latias', 'Mega', 'Latias', 'Latios', 'Latios', 'Mega', 'Latios', 'Kyogre', 'Kyogre', 'Primal', 'Kyogre', 'Groudon', 'Groudon', 'Primal', 'Groudon', 'Rayquaza', 'Rayquaza', 'Mega', 'Rayquaza', 'Jirachi', 'Deoxys', 'Normal', 'Forme', 'Deoxys', 'Attack', 'Forme', 'Deoxys', 'Defense', 'Forme', 'Deoxys', 'Speed', 'Forme', 'Uxie', 'Mesprit', 'Azelf', 'Dialga', 'Palkia', 'Heatran', 'Regigigas', 'Giratina', 'Altered', 'Forme', 'Giratina', 'Origin', 'Forme', 'Darkrai', 'Shaymin', 'Land', 'Forme', 'Shaymin', 'Sky', 'Forme', 'Arceus', 'Victini', 'Cobalion', 'Terrakion', 'Virizion', 'Tornadus', 'Incarnate', 'Forme', 'Tornadus', 'Therian', 'Forme', 'Thundurus', 'Incarnate', 'Forme', 'Thundurus', 'Therian', 'Forme', 'Reshiram', 'Zekrom', 'Landorus', 'Incarnate', 'Forme', 'Landorus', 'Therian', 'Forme', 'Kyurem', 'Kyurem', 'Black', 'Kyurem', 'Kyurem', 'White', 'Kyurem', 'Xerneas', 'Yveltal', 'Zygarde', 'Forme', 'Diancie', 'Diancie', 'Mega', 'Diancie', 'Hoopa', 'Hoopa', 'Confined', 'Hoopa', 'Hoopa', 'Unbound', 'Volcanion']

중복된 것을 제외하면 총 65개의 토큰이 있군요. 여기서 많이 사용된 토큰을 추출해 보겠습니다.

list 또는 set의 자료형에서 각 요소의 개수를 다루고 싶을 때에는 파이썬의 collection이라는 패키지를 사용하면 편리합니다. collection은 순서가 있는 딕셔너리인 OrderedDict, 요소의 개수를 카운트하는 Counter 등 여러 다양한 모듈을 제공합니다.

이 중 우리는 토큰이 사용된 개수를 알고 싶기 때문에 Counter 객체를 사용할 것입니다.

다음에서 Counter에 관한 간단한 설명을 읽어보시죠.

from collections import Counter
a = [1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 2, 3]
Counter(a)

Counter({1: 4, 0: 3, 2: 1, 3: 1})

Counter(a).most_common()

[(1, 4), (0, 3), (2, 1), (3, 1)]

most_common = Counter(token_set).most_common(10)
most_common

[('Forme', 15),
 ('Mega', 6),
 ('Mewtwo', 5),
 ('Kyurem', 5),
 ('Deoxys', 4),
 ('Hoopa', 4),
 ('Latias', 3),
 ('Latios', 3),
 ('Kyogre', 3),
 ('Groudon', 3)]

for token, _ in most_common:
    pokemon[token] = pokemon["Name"].str.contains(token)

pokemon.head(10)

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	...	Forme	Mega	Mewtwo	Kyurem	Deoxys	Hoopa	Latias	Latios	Kyogre	Groudon
0	1	Bulbasaur	Grass	Poison	318	45	49	49	65	65	...	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
1	2	Ivysaur	Grass	Poison	405	60	62	63	80	80	...	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
2	3	Venusaur	Grass	Poison	525	80	82	83	100	100	...	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
3	3	VenusaurMega Venusaur	Grass	Poison	625	80	100	123	122	120	...	False	True	False	False	False	False	False	False	False	False
4	4	Charmander	Fire	NaN	309	39	52	43	60	50	...	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
5	5	Charmeleon	Fire	NaN	405	58	64	58	80	65	...	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
6	6	Charizard	Fire	Flying	534	78	84	78	109	85	...	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
7	6	CharizardMega Charizard X	Fire	Dragon	634	78	130	111	130	85	...	False	True	False	False	False	False	False	False	False	False
8	6	CharizardMega Charizard Y	Fire	Flying	634	78	104	78	159	115	...	False	True	False	False	False	False	False	False	False	False
9	7	Squirtle	Water	NaN	314	44	48	65	50	64	...	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False

10 rows × 27 columns

이름에 맞게 True 또는 False가 처리된 것을 확인할 수 있습니다. 이제 전설의 포켓몬이 많이 가지는 Forme와 같은 토큰의 컬럼 값이 True라면 그 포켓몬은 전설의 포켓몬일 확률이 높다고 판단할 수 있겠군요!

여기까지 문자열로 구성된 이름을 전처리를 통해 True, False의 부울 데이터로 변환시켜 보았습니다. 머신러닝 모델 학습에서 문자열 데이터는 소중한 정보를 가지고 있지만, 문자열 그대로 학습에 사용할 수는 없습니다. 이렇게 적절한 방법을 통해서 문자열 데이터를 숫자나 부울 데이터로 변환해서 정보를 넣어주면 모델의 성능을 올리는 데에 도움을 줄 수 있습니다.

Type1 & 2! 범주형 데이터 전처리하기

이제 범주형 데이터인 Type 컬럼을 처리해 보죠.

Type은 한 가지 속성을 가지느냐, 두 가지를 가지느냐에 따라 NaN값이 있을 수도 없을 수도 있습니다.

따라서 다음과 같은 규칙으로 범주형 데이터를 전처리해 주도록 하겠습니다.

18가지의 모든 Type를 모두 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)한다. 두 가지 속성을 가진 포켓몬은 두 가지 Type에 해당하는 자리에서 1 값을 가지도록 한다. 여기에서 원-핫 인코딩이란, 주어진 카테고리 중 단 하나만 1(True), 나머지는 모두 0(False)로 나타나도록 인코딩하는 방식을 말합니다.

즉, 18개의 모든 Type에 대한 컬럼을 만들고, 그 Type에 해당하면 True를, 아니면 False를 넣어주는 거죠.

print(types)

['Bug', 'Water', 'Normal', 'Fighting', 'Ghost', 'Fairy', 'Ice', 'Dragon', 'Flying', 'Fire', 'Psychic', 'Rock', 'Steel', 'Dark', 'Ground', 'Electric', 'Grass', 'Poison']

for t in types:
    pokemon[t] = (pokemon["Type 1"] == t) | (pokemon["Type 2"] == t)
    
pokemon[[["Type 1", "Type 2"] + types][0]].head()

	Type 1	Type 2	Bug	Water	Normal	Fighting	Ghost	Fairy	Ice	Dragon	Flying	Fire	Psychic	Rock	Steel	Dark	Ground	Electric	Grass	Poison
0	Grass	Poison	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	True
1	Grass	Poison	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	True
2	Grass	Poison	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	True
3	Grass	Poison	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	True
4	Fire	NaN	False	False	False	False	False	False	False	False	False	True	False	False	False	False	False	False	False	False

가장 기본 데이터로 만드는 베이스라인

가장 기본 데이터로 만드는 베이스라인

print(original_data.shape)
original_data.head()

(800, 13)

	#	Name	Type 1	Type 2	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	Legendary
0	1	Bulbasaur	Grass	Poison	318	45	49	49	65	65	45	1	False
1	2	Ivysaur	Grass	Poison	405	60	62	63	80	80	60	1	False
2	3	Venusaur	Grass	Poison	525	80	82	83	100	100	80	1	False
3	3	VenusaurMega Venusaur	Grass	Poison	625	80	100	123	122	120	80	1	False
4	4	Charmander	Fire	NaN	309	39	52	43	60	50	65	1	False

original_data.columns

Index(['#', 'Name', 'Type 1', 'Type 2', 'Total', 'HP', 'Attack', 'Defense',
       'Sp. Atk', 'Sp. Def', 'Speed', 'Generation', 'Legendary'],
      dtype='object')

features = ['Total', 'HP', 'Attack', 'Defense', 'Sp. Atk', 'Sp. Def', 'Speed', 'Generation']

target = 'Legendary'

X = original_data[features]
print(X.shape)
X.head()

(800, 8)

	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation
0	318	45	49	49	65	65	45	1
1	405	60	62	63	80	80	60	1
2	525	80	82	83	100	100	80	1
3	625	80	100	123	122	120	80	1
4	309	39	52	43	60	50	65	1

y = original_data[target]
print(y.shape)
y.head()

(800,)





0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
Name: Legendary, dtype: bool

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=15)

print(X_train.shape, y_train.shape)
print(X_test.shape, y_test.shape)

(640, 8) (640,)
(160, 8) (160,)

데이터 분리에는 sklearn.model_selection 모듈 안의 train_test_split 함수를 사용합니다.

학습 데이터에는 640개의 데이터가, 테스트 데이터에는 160개의 데이터가 들어갔군요.

여기까지 모델을 학습시키고 평가까지 하기 위한 모든 준비를 마쳤습니다.

의사 결정 트리 모델 학습시키기

의사 결정 트리(decision tree)

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
print('슝=3')

슝=3

model = DecisionTreeClassifier(random_state=25)
model

DecisionTreeClassifier(random_state=25)

model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
print('슝=3')

슝=3

from sklearn.metrics import confusion_matrix
confusion_matrix(y_test, y_pred)

array([[144,   3],
       [  5,   8]], dtype=int64)

자, 모델을 X_train, y_train 두 데이터로 학습시키고 X_test 데이터를 넣어서 예측한 y_pred 값까지 만들어냈습니다.

그렇다면 이제 할 일은? 모델이 X_test를 입력받고 예측한 y_pred 값이 실제 정답인 y_test와 얼마나 비슷한지 채점하는 일이죠!

먼저 sklearn.metrics의 confusion_matrix로 결과를 확인해 보겠습니다.

위 값은 왼쪽 위부터 순서대로 TN, FP, FN, TPTN,FP,FN,TP 을 나타냅니다.

우리의 데이터에서는 Positive는 Legendary=True(전설의 포켓몬), Negative는 Legendary=False(일반 포켓몬) 를 나타냅니다.

즉, 위 수치를 해석해 보면 다음과 같죠.

• TN (True Negative) : 옳게 판단한 Negative, 즉 일반 포켓몬을 일반 포켓몬이라고 알맞게 판단한 경우입니다.

• FP (False Positive) : 틀리게 판단한 Positive, 즉 일반 포켓몬을 전설의 포켓몬이라고 잘못 판단한 경우입니다.

• FN (False Negative) : 틀리게 판단한 Negative, 즉 전설의 포켓몬을 일반 포켓몬이라고 잘못 판단한 경우입니다.

• TP (True Positive) : 옳게 판단한 Positive, 즉 전설의 포켓몬을 전설의 포켓몬이라고 알맞게 판단한 경우입니다.

len(legendary)

65

전체 800마리 중, 단 65마리만 전설의 포켓몬이고, 735마리는 일반 포켓몬이었습니다. 이것이 무엇을 뜻하죠?

바로, 800마리를 전부 다 일반 포켓몬으로 예측하더라도, 735마리는 일단 맞추고 들어간다는 것을 뜻합니다. 즉, 아무런 학습을 안 하고 모든 답을 하나로 찍어도, 735 / 800 * 100 = 92%의 정확도를 달성할 수 있다는 거죠. 따라서 이번 데이터셋에서는 정확도로 모델의 성능을 평가하는 것은 거의 의미가 없습니다.

따라서 우리는 정확도 외에 다른 척도로 모델의 성능을 평가해 볼 필요가 있습니다.

classification_report를 활용해서 다른 값들도 확인해 보죠.

from sklearn.metrics import classification_report
print(classification_report(y_test, y_pred))

              precision    recall  f1-score   support

       False       0.97      0.98      0.97       147
        True       0.73      0.62      0.67        13

    accuracy                           0.95       160
   macro avg       0.85      0.80      0.82       160
weighted avg       0.95      0.95      0.95       160

이번 데이터와 같은 불균형 데이터에서는 무엇보다 적은 양의 데이터인 Positive를 잘 잡아내는 것이 중요합니다. 즉, 전설의 포켓몬을 잘 잡아내는 것이 중요하죠. 학습이 덜 되었다면 전설의 포켓몬을 그냥 일반 포켓몬으로 치고 넘어갈 테고, 잘 될수록 집요하게 적은 전설의 포켓몬을 잡아낼 테니까요!

그렇다면 우리가 전처리했던 데이터들을 추가하면 성능이 얼마나 올라갈지, 한번 확인해 보러 갑시다!

피쳐 엔지니어링 데이터로 학습시키면 얼마나 차이가 날까?

원래 13개밖에 안 되었던 컬럼이 우리의 전처리를 통해 45개로 늘어났습니다.

몇 가지 컬럼을 제외하고 모델 학습에 사용할 컬럼들만 추려서 features라는 변수에 저장하겠습니다. 이 features는 모델을 학습시키면서 입력값으로 사용될 특징들을 포함합니다.

print(len(pokemon.columns))
print(pokemon.columns)

45
Index(['#', 'Name', 'Type 1', 'Type 2', 'Total', 'HP', 'Attack', 'Defense',
       'Sp. Atk', 'Sp. Def', 'Speed', 'Generation', 'Legendary', 'name_count',
       'long_name', 'Name_nospace', 'name_isalpha', 'Forme', 'Mega', 'Mewtwo',
       'Kyurem', 'Deoxys', 'Hoopa', 'Latias', 'Latios', 'Kyogre', 'Groudon',
       'Bug', 'Water', 'Normal', 'Fighting', 'Ghost', 'Fairy', 'Ice', 'Dragon',
       'Flying', 'Fire', 'Psychic', 'Rock', 'Steel', 'Dark', 'Ground',
       'Electric', 'Grass', 'Poison'],
      dtype='object')

features = ['Total', 'HP', 'Attack', 'Defense', 'Sp. Atk', 'Sp. Def', 'Speed', 'Generation', 
            'name_count', 'long_name', 'Forme', 'Mega', 'Mewtwo', 'Kyurem', 'Deoxys', 'Hoopa', 
            'Latias', 'Latios', 'Kyogre', 'Groudon', 'Poison', 'Water', 'Steel', 'Grass', 
            'Bug', 'Normal', 'Fire', 'Fighting', 'Electric', 'Psychic', 'Ghost', 'Ice', 
            'Rock', 'Dark', 'Flying', 'Ground', 'Dragon', 'Fairy']

len(features)

38

target = "Legendary"
target

'Legendary'

X = pokemon[features]
print(X.shape)
X.head()

(800, 38)

	Total	HP	Attack	Defense	Sp. Atk	Sp. Def	Speed	Generation	name_count	long_name	...	Electric	Psychic	Ghost	Ice	Rock	Dark	Flying	Ground	Dragon	Fairy
0	318	45	49	49	65	65	45	1	9	False	...	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
1	405	60	62	63	80	80	60	1	7	False	...	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
2	525	80	82	83	100	100	80	1	8	False	...	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
3	625	80	100	123	122	120	80	1	21	True	...	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False
4	309	39	52	43	60	50	65	1	10	True	...	False	False	False	False	False	False	False	False	False	False

5 rows × 38 columns

깔끔하게 숫자 또는 부울 데이터로만 구성이 되어 있군요. 모델은 이 데이터에서 각 숫자 또는 부울 데이터로부터 전설의 포켓몬 또는 일반 포켓몬의 특징(패턴)을 배우며 분류할 수 있도록 학습될 것입니다.

이제 마지막으로 필요한 것은 모델에게 제공할 정답 데이터입니다. 위에서 Legendary 컬럼의 이름을 저장해 두었던 target 변수를 활용해 간단히 만들어 줄 수 있습니다.

y = pokemon[target]
print(y.shape)
y.head()

(800,)





0    False
1    False
2    False
3    False
4    False
Name: Legendary, dtype: bool

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=15)

print(X_train.shape, y_train.shape)
print(X_test.shape, y_test.shape)

(640, 38) (640,)
(160, 38) (160,)

model = DecisionTreeClassifier(random_state=25)
model

DecisionTreeClassifier(random_state=25)

model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)
print('슝=3')

슝=3

confusion_matrix(y_test, y_pred)

array([[141,   6],
       [  1,  12]], dtype=int64)

print(classification_report(y_test, y_pred))

              precision    recall  f1-score   support

       False       0.99      0.96      0.98       147
        True       0.67      0.92      0.77        13

    accuracy                           0.96       160
   macro avg       0.83      0.94      0.87       160
weighted avg       0.97      0.96      0.96       160

어떤가요? 위에서 약 0.62에 그쳤던 recall값이 무려 0.92로까지 올랐습니다!!

이는 실로 놀라운 발전이죠. 우리가 정리하고 처리했던 데이터만으로 이렇게 좋은 결과를 만들어낼 수 있었습니다.

Summary

1. 포켓몬, 그 데이터는 어디서 구할까? 에서는 캐글 웹사이트에서 원하는 데이터를 가져와서 준비하는 것까지 해봤습니다.

2. 전설의 포켓몬? 먼저 샅샅이 살펴보자! 에서는 전체 데이터셋을 밑바닥부터 꼼꼼히 탐색해봤죠.

3. 전설의 포켓몬과 일반 포켓몬, 그 차이는? 에서는 우리가 원하는 target의 두드러지는 특징을 특히 자세하게 살펴보았습니다.

4. 모델에 넣기 위해! 데이터 전처리하기 에서는 데이터를 머신러닝 모델에 넣기 적합한 형태로 전처리해주었습니다.

5. 가랏, 몬스터볼! 에서는 베이스라인 모델을 학습시켜보고, 우리가 처리한 데이터로 성능을 올리는 것까지 해 보았습니다.