🤖 AutoML, 코딩의 종말? PyCaret으로 모델링 완전 정복

“이걸 다 언제 코딩하지?”에 대한 해답, PyCaret

이전 실습에서 일일히 머신러닝 코드를 써가며 분류 모델을 만들었던 기억, 아직도 생생하다. 그런데 이번에는 AutoML(자동화 머신러닝) 라이브러리인 PyCaret을 사용해봤다. 단 몇 줄의 코드로 전체 머신러닝 워크플로우를 자동화하는 경험은 정말 충격 그 자체였다. 🤯

💡 로우코드(Low-code) 라이브러리의 힘!

PyCaret은 Scikit-learn, XGBoost 같은 여러 라이브러리를 쉽게 쓸 수 있게 감싸서, 데이터 전처리부터 모델 학습, 튜닝, 배포까지 모든 과정을 자동화해준다. 덕분에 나는 모델링 자체에 더 집중할 수 있었다.

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🚀 PyCaret 핵심 워크플로우: 딱 5단계만 기억해!

PyCaret의 작업은 놀라울 정도로 간단한 5단계로 요약된다.

Setup ➡️ Compare Models ➡️ Analyze Model ➡️ Prediction ➡️ Save Model

이 흐름만 따라가면 누구나 전문가 수준의 모델을 만들 수 있다는 게 정말 매력적이었다.

1️⃣ 실험 준비: setup()

모든 작업의 시작. setup 함수 하나로 모든 게 준비된다. 데이터 분석, 결측치 처리, 인코딩, 데이터 분할까지 알아서 다 해주니 시간을 엄청나게 아낄 수 있었다.

from pycaret.classification import *
s = setup(data, target = 'species', session_id = 123)

2️⃣ 모델 비교: compare_models()

PyCaret의 꽃! 🌸 단 한 줄의 코드로 수십 개 모델을 한 번에 학습하고, 교차 검증 성능을 표로 쫙 보여준다. 어떤 모델이 내 데이터에 가장 적합한지 순식간에 파악할 수 있었다.

best = compare_models()

3️⃣ 모델 생성 및 튜닝: create_model() & tune_model()

가장 좋은 모델이나 특정 모델을 골라 더 깊게 파고들 수 있다. tune_model()은 RandomizedSearchCV를 기반으로 최적의 하이퍼파라미터를 찾아 모델 성능을 극대화해준다.

dt = create_model('dt')
tuned_dt = tune_model(dt)

4️⃣ 모델 분석 및 예측: plot_model() & predict_model()

모델을 만들고 끝이 아니다. 혼동 행렬, 피처 중요도 등 15가지가 넘는 플롯을 그려 모델을 다각도로 분석할 수 있다. SHAP을 이용한 모델 해석까지 가능하다니, 정말 강력했다.

plot_model(best, plot = 'confusion_matrix')
interpret_model(lightgbm, plot = 'summary')

5️⃣ 모델 저장 및 배포: save_model() & create_api()

잘 만든 모델은 전처리 과정까지 포함된 전체 파이프라인으로 저장하고, FastAPI 코드와 Dockerfile까지 자동으로 생성해준다. MLOps의 시작을 이렇게 쉽게 할 수 있다니..! 🐳

save_model(best, 'my_best_pipeline')
create_api(tuned_dt, api_name = 'my_iris_api')
create_docker('my_iris_api')

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✨ 오늘의 회고

PyCaret을 사용한 경험은 ‘혁신’ 그 자체였다. 이전 실습에서 수백 줄에 걸쳐 했던 데이터 전처리, 모델 비교, 평가, 튜닝 과정을 단 몇 줄의 코드로 압축할 수 있었다.

특히 compare_models()로 모든 모델의 성능을 한눈에 비교하고 시작하는 접근법은 시간을 극적으로 단축시켜 주었다. 모델 성능 분석부터 API, Dockerfile 생성까지 지원하는 것을 보며, PyCaret이 단순히 빠른 실험뿐만 아니라 프로덕션 환경까지 고려한 매우 실용적인 도구라는 것을 느낄 수 있었다.

앞으로 머신러닝 프로젝트를 시작할 때, PyCaret으로 빠르게 프로토타입을 만들고 가장 유망한 모델을 탐색하는 것이 나의 표준 워크플로우가 될 것 같다. 🚀