인구조사 데이터로 분류 모델 빌드 및 사용

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이 튜토리얼에서는 BigQuery ML의 바이너리 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 인구통계 데이터를 기준으로 개인의 소득 범위를 예측합니다. 바이너리 로지스틱 회귀 모델은 값이 두 범주 중 하나에 속할지 예측합니다. 이 경우 개인의 연간 소득이 $50,000를 초과하거나 미달하는지 여부를 예측합니다.

이 가이드에서는 bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income 데이터 세트를 사용합니다. 이 데이터 세트에는 2000년과 2010년 미국 거주자의 인구 통계 및 소득 정보가 포함되어 있습니다.

목표

이 가이드에서는 다음 작업을 수행합니다.

• 로지스틱 회귀 모델 만들기
• 모델 평가
• 모델을 사용하여 예측 수행
• 모델이 생성한 결과 설명

비용

이 튜토리얼에서는 다음을 포함하여 Google Cloud의 청구 가능한 구성요소가 사용됩니다.

• BigQuery
• BigQuery ML

BigQuery 비용에 대한 자세한 내용은 BigQuery 가격 책정 페이지를 참조하세요.

BigQuery ML 비용에 대한 자세한 내용은 BigQuery ML 가격 책정을 참조하세요.

시작하기 전에

1. Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

   참고: 이 절차에서 생성한 리소스를 유지하지 않으려면 기존 프로젝트를 선택하지 말고 프로젝트를 새로 만드세요. 작업이 끝나면 프로젝트를 삭제하여 프로젝트와 관련된 모든 리소스를 삭제할 수 있습니다.

   프로젝트 선택기로 이동

2. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

3. BigQuery API 사용 설정

   API 사용 설정

필수 권한

BigQuery ML을 사용하여 모델을 만들려면 다음 IAM 권한이 필요합니다.

• bigquery.jobs.create
• bigquery.models.create
• bigquery.models.getData
• bigquery.models.updateData
• bigquery.models.updateMetadata

추론을 실행하려면 다음 권한이 필요합니다.

• 모델에 대한 bigquery.models.getData
• bigquery.jobs.create

소개

머신 러닝의 일반적인 문제는 데이터를 라벨이라고 하는 두 가지 유형 중 하나로 분류하는 것입니다. 예를 들어 소매업체는 한 고객의 여러 정보를 기반으로 이 고객이 새 제품을 구입할지를 예측하고 싶어 합니다. 이 경우 두 라벨은 will buy 및 won't buy일 수 있습니다. 소매업체는 하나의 열이 두 라벨을 모두 나타내고 고객의 위치, 이전 구매, 보고된 선호도와 같은 고객 정보를 포함하도록 데이터 세트를 구성할 수 있습니다. 그런 다음 소매업체는 이 고객 정보를 사용하는 바이너리 로지스틱 회귀 모델을 사용하여 각 고객을 가장 잘 나타내는 라벨을 예측할 수 있습니다.

이 가이드에서는 미국 인구조사 응답자의 소득이 응답자의 인구통계 속성에 따라 두 범위 중 하나에 속할지 예측하는 바이너리 로지스틱 회귀 모델을 만듭니다.

데이터 세트 만들기

모델을 저장할 BigQuery 데이터 세트를 만듭니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 탐색기 창에서 프로젝트 이름을 클릭합니다.

3. 작업 보기 > 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

   

4. 데이터 세트 만들기 페이지에서 다음을 수행합니다.

   • 데이터 세트 ID에 census를 입력합니다.

   • 위치 유형에 대해 멀티 리전을 선택한 다음 US(미국 내 여러 리전)를 선택합니다.

     공개 데이터 세트는 US 멀티 리전에 저장됩니다. 편의상 같은 위치에 데이터 세트를 저장합니다.

   • 나머지 기본 설정은 그대로 두고 데이터 세트 만들기를 클릭합니다.

데이터 검사

데이터 세트를 검사하고 로지스틱 회귀 모델의 학습 데이터로 사용할 열을 식별합니다. GoogleSQL 쿼리를 실행하여 census_adult_income 테이블에서 100개 행을 반환합니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기 창에서 다음 쿼리를 실행합니다.

   SELECT
     age,
     workclass,
     marital_status,
     education_num,
     occupation,
     hours_per_week,
     income_bracket,
     functional_weight
   FROM
     `bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income`
   LIMIT
     100;
   

3. 결과는 다음과 비슷하게 표시됩니다.

   

쿼리 결과에서는 census_adult_income 테이블의 income_bracket 열에 <=50K 또는 >50K 값 중 하나만 있음을 보여줍니다. functional_weight 열은 인구조사 조직에서 특정 행이 대표한다고 판단하는 개인의 수입니다. 이 열의 값은 특정 행의 income_bracket 값과 관련 없는 것으로 나타납니다.

샘플 데이터 준비

이 가이드에서는 다음 속성을 기반으로 인구조사 응답자 소득을 예측합니다.

• 나이
• 수행된 작업 유형
• 결혼 여부
• 교육 수준
• 직업
• 주당 근무 시간

이렇게 하려면 모델 학습 및 평가와 예측에 사용할 데이터를 포함하는 뷰를 만듭니다. 이 뷰는 이 튜토리얼 뒷부분에 나오는 CREATE MODEL 문에서 사용됩니다.

뷰를 만드는 쿼리는 인구조사 응답자의 데이터를 추출합니다. 여기에는 응답자의 교육 수준을 나타내는 education_num 및 응답자가 수행하는 작업 유형을 나타내는 workclass가 포함됩니다. 이 쿼리는 데이터가 중복되는 여러 열을 제외합니다. 예를 들어 census_adult_income 테이블의 education 열과 education_num 열에는 동일한 데이터가 서로 다른 형식으로 표시되므로 이 쿼리는 education 열을 제외합니다. census_adult_income 테이블의 functional_weight 열을 사용하여 모델 학습에 사용할 데이터 소스의 80% 라벨을 지정하고 평가 및 예측에 사용하도록 나머지 데이터를 예약하는 새로운 dataframe 열이 생성됩니다.

샘플 데이터를 준비하는 쿼리를 실행합니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기 창에서 다음 쿼리를 실행합니다.

   CREATE OR REPLACE VIEW
     `census.input_data` AS
   SELECT
     age,
     workclass,
     marital_status,
     education_num,
     occupation,
     hours_per_week,
     income_bracket,
     CASE
       WHEN MOD(functional_weight, 10) < 8 THEN 'training'
       WHEN MOD(functional_weight, 10) = 8 THEN 'evaluation'
       WHEN MOD(functional_weight, 10) = 9 THEN 'prediction'
     END AS dataframe
   FROM
     `bigquery-public-data.ml_datasets.census_adult_income`
   

3. 탐색기 창에서 census 데이터 세트를 확장하고 input_data 뷰를 찾습니다.

4. 뷰 이름을 클릭하여 정보 창을 엽니다. 뷰 스키마가 스키마 탭에 나타납니다.

   

로지스틱 회귀 모델 만들기

CREATE MODEL 문을 사용하고 모델 유형으로 LOGISTIC_REG를 지정하여 로지스틱 회귀 모델을 만듭니다. 모델을 만들 때는 이전 섹션에서 라벨을 지정한 학습 데이터로 모델을 학습시킵니다.

다음은 CREATE MODEL 문에 대해 알아두면 유용한 정보입니다.

• input_label_cols 옵션은 SELECT 문에서 라벨 열로 사용할 열을 지정합니다. 여기서 라벨 열은 income_bracket입니다. 따라서 모델은 해당 행에 있는 다른 값을 기반으로 특정 행에 대해 가장 높은 income_bracket의 두 값 중 하나를 학습합니다.

• 로지스틱 회귀 모델이 바이너리인지 멀티클래스인지 지정할 필요는 없습니다. BigQuery는 라벨 열의 고유 값 수를 기반으로 학습시킬 모델 유형을 결정할 수 있습니다.

• 학습 데이터에서 클래스 라벨의 균형을 맞추기 위해 auto_class_weights 옵션이 TRUE로 설정됩니다. 기본적으로 학습 데이터는 가중치가 더해지지 않습니다. 학습 데이터 라벨의 균형이 맞지 않는 경우 모델은 가장 인기 있는 라벨 클래스에 더 가중치를 둬서 예측하도록 학습할 수 있습니다. 이 예시에서는 데이터 세트의 응답자 대부분이 저소득층에 속합니다. 이것은 저소득층을 너무 많이 예측하는 모델로 이어질 수 있습니다. 클래스 가중치는 각 클래스의 가중치를 해당 클래스의 빈도에 반비례하게 계산하여 클래스 라벨의 균형을 맞춥니다.

• SELECT 문은 학습 데이터가 포함된 input_data 뷰를 쿼리합니다. WHERE 절은 학습 데이터로 라벨이 지정된 행만 모델 학습에 사용되도록 input_data의 행을 필터링합니다.

로지스틱 회귀 모델을 만드는 쿼리를 실행합니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기 창에서 다음 쿼리를 실행합니다.

   CREATE OR REPLACE MODEL
     `census.census_model`
   OPTIONS
     ( model_type='LOGISTIC_REG',
       auto_class_weights=TRUE,
       data_split_method='NO_SPLIT',
       input_label_cols=['income_bracket'],
       max_iterations=15) AS
   SELECT * EXCEPT(dataframe)
   FROM
     `census.input_data`
   WHERE
     dataframe = 'training'
   

3. 탐색기 창에서 census 데이터 세트를 펼친 다음 모델 폴더를 펼칩니다.

4. census_model 모델을 클릭하여 정보 창을 엽니다.

5. 스키마 탭을 클릭합니다. 모델 스키마는 BigQuery ML이 로지스틱 회귀를 수행하는 데 사용한 속성을 나열합니다. 스키마가 다음과 비슷하게 표시됩니다.

   

ML.EVALUATE 함수를 사용하여 모델을 평가합니다.

모델을 만든 후에는 ML.EVALUATE 함수를 사용하여 모델의 성능을 평가합니다. ML.EVALUATE 함수는 모델이 생성한 예측 값을 실제 데이터와 비교하여 평가합니다.

입력의 경우 ML.EVALUATE 함수는 dataframe 열 값으로 evaluation를 갖는 input_data 뷰로부터 학습된 모델과 모델 행을 가져옵니다. 이 함수는 모델에 대한 단일 행의 통계를 반환합니다.

ML.EVALUATE 쿼리 실행:

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기 창에서 다음 쿼리를 실행합니다.

   SELECT
     *
   FROM
     ML.EVALUATE (MODEL `census.census_model`,
       (
       SELECT
         *
       FROM
         `census.input_data`
       WHERE
         dataframe = 'evaluation'
       )
     )
   

3. 결과는 다음과 비슷하게 표시됩니다.

   

Google Cloud 콘솔에서 모델의 정보 창을 보고 학습 중에 계산된 평가 측정항목을 볼 수도 있습니다.

ML.PREDICT 함수를 사용하여 소득 계층 예측

특정 응답자가 속한 소득 계층을 식별하려면 ML.PREDICT 함수를 사용합니다.

입력의 경우 ML.PREDICT 함수는 dataframe 열 값으로 prediction를 갖는 input_data 뷰로부터 학습된 모델과 모델 행을 가져옵니다.

ML.PREDICT 쿼리 실행:

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기 창에서 다음 쿼리를 실행합니다.

   SELECT
     *
   FROM
     ML.PREDICT (MODEL `census.census_model`,
       (
       SELECT
         *
       FROM
         `census.input_data`
       WHERE
         dataframe = 'prediction'
       )
     )
   

3. 결과는 다음과 비슷하게 표시됩니다.

   

   predicted_income_bracket은 income_bracket의 예측 값입니다.

예측 결과 설명

모델에서 이러한 예측 결과를 생성하는 이유를 알아보려면 ML.EXPLAIN_PREDICT 함수를 사용하면 됩니다.

ML.EXPLAIN_PREDICT는 ML.PREDICT 함수의 확장된 버전입니다. ML.EXPLAIN_PREDICT는 예측 결과를 출력할 뿐만 아니라 예측 결과를 설명하는 추가 열을 출력합니다. 실제로는 ML.PREDICT 대신 ML.EXPLAIN_PREDICT를 실행할 수 있습니다. 자세한 내용은 BigQuery ML Explainable AI 개요를 참조하세요.

ML.EXPLAIN_PREDICT 쿼리 실행:

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기 창에서 다음 쿼리를 실행합니다.

   SELECT
   *
   FROM
   ML.EXPLAIN_PREDICT(MODEL `census.census_model`,
     (
     SELECT
       *
     FROM
       `census.input_data`
     WHERE
       dataframe = 'evaluation'),
     STRUCT(3 as top_k_features))
   

3. 결과는 다음과 비슷하게 표시됩니다.

   

참고: ML.EXPLAIN_PREDICT 쿼리는 ML.PREDICT와 유사한 모든 입력 특성 열을 출력합니다. 가독성을 위해 앞의 그림에는 하나의 특성 열인 age만 표시되어 있습니다.

로지스틱 회귀 모델에서 Shapley 값은 모델의 각 특성에 대해 특성 기여값을 생성하는 데 사용됩니다. 쿼리에서 top_k_features가 3로 설정되었으므로 ML.EXPLAIN_PREDICT는 input_data 뷰의 행당 특성 기여 항목 3개를 출력합니다. 이러한 기여 항목은 절댓값을 기준으로 내림차순으로 정렬됩니다. 이 예시의 행 1에서는 hours_per_week 특성이 전체 예측에 가장 많이 기여했지만 2행에서는 occupation가 전체 예측에 가장 많이 기여했습니다.

모델을 전역적으로 설명

소득 계층을 결정하는 데 일반적으로 가장 중요한 특성이 무엇인지 확인하려면 ML.GLOBAL_EXPLAIN 함수를 사용하면 됩니다. ML.GLOBAL_EXPLAIN을 사용하려면 ENABLE_GLOBAL_EXPLAIN 옵션을 TRUE으로 설정하여 모델을 다시 학습해야 합니다.

모델의 전역 설명을 다시 학습시키고 가져옵니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지로 이동합니다.

   BigQuery로 이동

2. 쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 실행하여 모델을 다시 학습시킵니다.

   CREATE OR REPLACE MODEL `census.census_model`
   OPTIONS
     ( model_type='LOGISTIC_REG',
       auto_class_weights=TRUE,
       enable_global_explain=TRUE,
       input_label_cols=['income_bracket']
     ) AS
   SELECT * EXCEPT(dataframe)
   FROM
     `census.input_data`
   WHERE
     dataframe = 'training'
   

3. 쿼리 편집기에서 다음 쿼리를 실행하여 전역 설명을 가져옵니다.

   SELECT
     *
   FROM
     ML.GLOBAL_EXPLAIN(MODEL `census.census_model`)
   

4. 결과는 다음과 비슷하게 표시됩니다.

   

삭제

이 튜토리얼에서 사용된 리소스 비용이 Google Cloud 계정에 청구되지 않도록 하려면 리소스가 포함된 프로젝트를 삭제하거나 프로젝트를 유지하고 개별 리소스를 삭제하세요.

데이터 세트 삭제

프로젝트를 삭제하면 프로젝트의 데이터 세트와 테이블이 모두 삭제됩니다. 프로젝트를 다시 사용하려면 이 튜토리얼에서 만든 데이터 세트를 삭제할 수 있습니다.

1. 필요한 경우 Google Cloud 콘솔에서 BigQuery 페이지를 엽니다.

   BigQuery 페이지로 이동

2. 앞서 만든 census 데이터 세트를 탐색에서 선택합니다.

3. 창의 오른쪽에 있는 데이터 세트 삭제를 클릭합니다. 이렇게 하면 데이터 세트와 모델이 삭제됩니다.

4. 데이터 세트 삭제 대화상자에서 데이터 세트 이름(census)을 입력하여 삭제 명령어를 확인한 후 삭제를 클릭합니다.

프로젝트 삭제

프로젝트를 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

주의: 프로젝트를 삭제하면 다음과 같은 효과가 발생합니다.

• 프로젝트의 모든 항목이 삭제됩니다. 이 문서의 태스크에 기존 프로젝트를 사용한 경우 프로젝트를 삭제하면 프로젝트에서 수행한 다른 작업도 삭제됩니다.
• 커스텀 프로젝트 ID가 손실됩니다. 이 프로젝트를 만들 때 앞으로 사용할 커스텀 프로젝트 ID를 만들었을 수 있습니다. appspot.com URL과 같이 프로젝트 ID를 사용하는 URL을 보존하려면 전체 프로젝트를 삭제하는 대신 프로젝트 내에서 선택한 리소스만 삭제합니다.

여러 아키텍처, 튜토리얼, 빠른 시작을 살펴보려는 경우 프로젝트를 재사용하면 프로젝트 할당량 한도 초과를 방지할 수 있습니다.

1. Google Cloud 콘솔에서 리소스 관리 페이지로 이동합니다.

   리소스 관리로 이동

2. 프로젝트 목록에서 삭제할 프로젝트를 선택하고 삭제를 클릭합니다.
3. 대화상자에서 프로젝트 ID를 입력한 후 종료를 클릭하여 프로젝트를 삭제합니다.

다음 단계

• BigQuery ML 개요는 BigQuery ML 소개를 참조하세요.
• 모델 만들기에 대한 자세한 내용은 CREATE MODEL 구문 페이지를 참조하세요.