[P1 악성코드탐지] 1-2. 필요 패키지 다운로드

이 글은 서준석님의 "인공지능, 보안을 배우다" 책을 참고해 작성하였다.

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인공지능을 코딩하기 위해서는 필요한 패키지들을 다운로드 받아야 한다. 

 

필요한 패키지들을 아래와 같다.

구분	패키지명	설명
데이터 조작	numpy	고성능의 과학 계산 컴퓨팅과 데이터 분석에 필요한 기본 패키지
	scipy	과학기술 계산용 함수 및 알고리즘을 제공하는 패키지
	matplotlib	도면을 그리는 기능을 제공하는 패키지(시각화)
	pandas	고수준의 자료 구조와 빠른 데이터 분석을 지원하는 도구를 포함하는 패키지
모델링	scikit-learn	핵심 머신러닝 알고리즘을 제공하는 패키지
	tensorflow	보다 쉽게 딥러닝 모델을 구현할 수 있도록 도와주는 패키지

 

다운로드 방법

(mlsec_27) stud@stud:~$ pip install numpy pandas scipy matplotlib xlrd lxml graphviz sklearn
(mlsec_27) stud@stud:~$ sudo apt-get install graphviz

주의할점은 다운로드 할 땐 항상 가상환경을 활성화 해줘야 한다.

 * 활성화 : source activate 가상환경이름

 

 

제대로 패키지가 다운로드 되었는지 확인해보자. 

$ cd ~  
$ jupyter notebook --ip=0.0.0.0

jupyter notebook 으로 접속한 후, 우측 상단의 new 를 눌러 자신의 가상환경을 눌러준다. 

 

 

그 후, 뜨는 창에서 아래의 코드를 입력해본다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
X,y = make_classification(n_samples=1000, n_features=4,n_informative=2, n_redundant=0, random_state=0, shuffle=False)
clf= RandomForestClassifier(max_depth=2, random_state=0)
clf.fit(X,y)
print(clf.predict([[0,0,0,0]]))

아래처럼 뜨면 성공이다. 

 

 

만약 module not found 오류가 뜰 경우, 우분투 터미널에서 아래 코드를 입력해보자. 

$ python3

>> import sys
>> sys.path

나의 경우에는 주피터 노트북의 실행은 현재 /home/stud/.conda/envs/mlsec_27/ 에서 돌아가는데 

관련 패키지가 /home/stud/.conda 가 아닌 /home/stud/anaconda3 에 설치되어 있었다. 

 

다시 주피터 노트북으로 돌아와서 append() 를 통해 저 경로를 추가해 주자.

import sys
sys.path.append('/home/stud/anaconda3/lib/python3.9/site-packages')

 

이제 코드를 실행시키면 성공~

 

 

 

- scikit-learn 의 예제코드 참고 사이트.

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html

sklearn.ensemble.RandomForestClassifier