002 PyCaret 설치와 환경 구축
키워드: 설치, 환경구축, pip
개요
PyCaret을 사용하기 위해서는 먼저 적절한 Python 환경을 구축하고 패키지를 설치해야 합니다. 이 글에서는 PyCaret 설치를 위한 사전 요구사항, 가상환경 설정, 설치 방법, 그리고 설치 확인 방법을 단계별로 알아보겠습니다.
실습 환경
- Python 버전: 3.11 권장
- Python 3.11은 2027년 말까지 지원되며, PyCaret 호환 최신 버전입니다.
- 필요 패키지:
pycaret[full]>=3.0, pandas, matplotlib
pip install pycaret[full]>=3.0 pandas matplotlib
⚠️ Google Colab 사용 불가 Google Colab은 2025년 8월부터 Python 3.12만 지원하여 PyCaret(3.8~3.11) 실습이 불가능합니다. 로컬 환경이나 Docker를 사용해 주세요.
사전 요구사항
Python 버전 확인
PyCaret 3.x는 Python 3.8 ~ 3.11을 지원합니다. 먼저 현재 Python 버전을 확인하세요.
python --version
# 002 또는
python3 --version
출력 예시:
Python 3.11.5
Python 3.11 설치 (필요한 경우)
Python이 설치되어 있지 않거나 버전이 맞지 않는 경우:
macOS (Homebrew 사용):
brew install python@3.11
Windows:
- https://www.python.org/downloads/ 접속
- Python 3.11.x 다운로드 및 설치
- 설치 시 "Add Python to PATH" 체크
Linux (Ubuntu/Debian):
sudo apt update
sudo apt install python3.11 python3.11-venv python3-pip
가상환경 설정
가상환경을 사용하면 프로젝트별로 독립적인 Python 환경을 관리할 수 있습니다. PyCaret은 많은 의존성 패키지가 있으므로 가상환경 사용을 강력히 권장합니다.
venv로 가상환경 만들기
# 002 프로젝트 폴더 생성
mkdir pycaret-tutorial
cd pycaret-tutorial
# 002 가상환경 생성
python3.11 -m venv venv
# 002 가상환경 활성화
# 002 macOS/Linux:
source venv/bin/activate
# 002 Windows:
venv\Scripts\activate
가상환경이 활성화되면 터미널 앞에 (venv)가 표시됩니다:
(venv) $
conda로 가상환경 만들기 (선택사항)
Anaconda나 Miniconda를 사용하는 경우:
# 002 가상환경 생성
conda create -n pycaret-env python=3.11
# 002 가상환경 활성화
conda activate pycaret-env
PyCaret 설치
기본 설치
가장 기본적인 설치 방법입니다:
pip install pycaret
이 방법은 핵심 기능만 설치합니다.
전체 설치 (권장)
모든 기능을 사용하려면 [full] 옵션으로 설치합니다:
pip install "pycaret[full]"
전체 설치에 포함되는 추가 패키지:
- 시계열 예측 모듈
- NLP 기능
- 추가 시각화 도구
- MLflow 연동
특정 버전 설치
버전을 지정하여 설치할 수도 있습니다:
# 002 특정 버전 설치
pip install pycaret==3.0.0
# 002 최신 버전 설치
pip install --upgrade pycaret
설치 시간
PyCaret은 많은 의존성 패키지가 있어 설치에 5~15분 정도 소요될 수 있습니다. 인터넷 속도와 시스템 성능에 따라 달라집니다.
설치 확인
버전 확인
import pycaret
print(pycaret.__version__)
출력 예시:
3.3.0
모듈 임포트 테스트
# 002 분류 모듈 테스트
from pycaret.classification import *
print("분류 모듈 정상!")
# 002 회귀 모듈 테스트
from pycaret.regression import *
print("회귀 모듈 정상!")
# 002 클러스터링 모듈 테스트
from pycaret.clustering import *
print("클러스터링 모듈 정상!")
간단한 동작 테스트
from pycaret.datasets import get_data
# 002 내장 데이터세트 로드 테스트
data = get_data('iris')
print(f"데이터 크기: {data.shape}")
print(data.head())
출력 예시:
데이터 크기: (150, 5)
sepal_length sepal_width petal_length petal_width species
0 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
1 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
2 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
3 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
4 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
설치 문제 해결
일반적인 오류와 해결 방법
1. LightGBM 설치 오류 (macOS)
# 002 Homebrew로 libomp 설치
brew install libomp
# 002 다시 PyCaret 설치
pip install pycaret
2. 메모리 부족 오류
# 002 pip 캐시를 사용하지 않고 설치
pip install pycaret --no-cache-dir
3. 권한 오류
# 002 사용자 디렉토리에 설치
pip install pycaret --user
4. 의존성 충돌
# 002 새 가상환경에서 설치
python -m venv fresh-env
source fresh-env/bin/activate # Windows: fresh-env\Scripts\activate
pip install pycaret
의존성 패키지 수동 설치
특정 패키지가 설치되지 않는 경우 개별 설치:
pip install numpy pandas scikit-learn
pip install lightgbm xgboost catboost
pip install matplotlib seaborn plotly
pip install pycaret
개발 환경 추천
VS Code 설정
- VS Code 설치
- Python 확장 설치
- 가상환경 선택:
Ctrl+Shift+P→ "Python: Select Interpreter" → venv 선택
Jupyter Notebook 설정
# 002 Jupyter 설치
pip install jupyter
# 002 가상환경을 Jupyter 커널로 등록
pip install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name=pycaret-env --display-name="PyCaret"
# 002 Jupyter 실행
jupyter notebook
정리
- PyCaret은 Python 3.8 ~ 3.11에서 동작합니다 (3.11 권장).
- 가상환경 사용을 강력히 권장합니다.
pip install "pycaret[full]"로 모든 기능을 설치할 수 있습니다.- 설치 후
import pycaret으로 정상 설치 여부를 확인하세요. - 설치 문제 발생 시 새 가상환경에서 재시도해보세요.
다음 글 예고
다음 글에서는 Jupyter Notebook에서 PyCaret 시작하기에 대해 알아보겠습니다. Jupyter 환경에서 PyCaret을 효과적으로 사용하는 방법과 기본 워크플로우를 다룹니다.
PyCaret 머신러닝 마스터 시리즈 #002