013 setup() 고급 옵션 총정리

키워드: setup, 고급 옵션

개요

setup() 함수는 수십 개의 파라미터를 제공합니다. 이 글에서는 앞서 다룬 옵션들을 포함하여 자주 사용되는 고급 옵션들을 한눈에 정리합니다.

실습 환경

• Python 버전: 3.11 권장
• 필요 패키지: pycaret[full]>=3.0

pip install pycaret[full]>=3.0

setup() 파라미터 총정리

필수 파라미터

파라미터	설명	기본값
data	학습 데이터 (DataFrame)	필수
target	타겟 컬럼명	필수

데이터 분할

파라미터	설명	기본값
train_size	학습 데이터 비율	0.7
test_data	외부 테스트 데이터	None
fold	교차 검증 폴드 수	10
fold_strategy	폴드 전략	'stratifiedkfold'

특성 타입

파라미터	설명	기본값
categorical_features	범주형으로 처리할 컬럼	자동 감지
numeric_features	수치형으로 처리할 컬럼	자동 감지
ordinal_features	순서형 변수와 순서	None
date_features	날짜 컬럼	None
ignore_features	무시할 컬럼	None

결측치 처리

파라미터	설명	기본값
numeric_imputation	수치형 결측치 처리	'mean'
categorical_imputation	범주형 결측치 처리	'mode'

인코딩

파라미터	설명	기본값
max_encoding_ohe	One-Hot 인코딩 적용 기준	25

스케일링/변환

파라미터	설명	기본값
normalize	스케일링 활성화	False
normalize_method	스케일링 방법	'zscore'
transformation	특성 변환	False
transformation_method	변환 방법	'yeo-johnson'
transform_target	타겟 변환 (회귀)	False

특성 선택/엔지니어링

파라미터	설명	기본값
feature_selection	특성 선택 활성화	False
n_features_to_select	선택할 특성 비율	0.2
remove_multicollinearity	다중공선성 제거	False
multicollinearity_threshold	제거 기준 상관계수	0.9
pca	PCA 적용	False
pca_components	PCA 컴포넌트 수	0.99

불균형 데이터

파라미터	설명	기본값
fix_imbalance	불균형 처리	False
fix_imbalance_method	처리 방법	'SMOTE'

기타

파라미터	설명	기본값
session_id	랜덤 시드	None
verbose	상세 출력	True
profile	데이터 프로파일링	False

실전 예제: 종합 설정

from pycaret.classification import *
from pycaret.datasets import get_data

data = get_data('titanic')

clf = setup(
    # 필수
    data=data,
    target='Survived',

    # 무시할 컬럼
    ignore_features=['PassengerId', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'],
    categorical_features=['Pclass'],

    # 결측치
    numeric_imputation='median',
    categorical_imputation='mode',

    # 스케일링
    normalize=True,
    normalize_method='zscore',

    # 데이터 분할
    train_size=0.8,
    fold=5,

    # 불균형 처리
    fix_imbalance=True,

    # 재현성
    session_id=42,
    verbose=False
)

정리

• setup()은 수십 개의 옵션으로 전처리 파이프라인을 구성
• 대부분 기본값이 합리적으로 설정되어 있음
• 필요에 따라 선택적으로 옵션 조정
• session_id는 항상 설정하여 재현성 확보

다음 글 예고

다음 글에서는 PyCaret 기본 워크플로우 마스터하기를 다룹니다.

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PyCaret 머신러닝 마스터 시리즈 #013