머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해서는 데이터 전처리가 필수적입니다. 누락된 데이터 처리, 이상값 제거, 범주형 데이터 인코딩 등의 과정을 통해 데이터를 정제하여 모델 학습에 적합한 형태로 가공합니다. 이는 모델이 정확하고 안정적인 예측을 하는 데 중요합니다. 아래 기사에서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
효율적인 데이터 전처리 방법에 대해 알아봅시다!
1. 누락된 데이터 처리
데이터 전처리 중에 발생하는 가장 일반적인 문제는 데이터 누락입니다. 결측값은 변수에 대한 특정 관측치가 데이터 세트에 존재하지 않는 경우를 나타냅니다. 이러한 결측값을 처리하지 않으면 모델 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
결측값을 처리하는 한 가지 방법은 결측값을 해당 변수의 평균, 중앙값 또는 최빈값으로 바꾸는 것입니다. 이를 일반통계값 대체라고도 하며, 범주형 변수를 최빈값으로, 연속형 변수를 평균 또는 중앙값으로 바꾸는 것이 일반적입니다.
또 다른 방법은 누락된 값이 있는 데이터를 삭제하는 것입니다. 이 방법은 데이터 세트 크기가 크거나 결측값의 비율이 상대적으로 작은 경우에만 사용하는 것이 좋습니다. 누락된 값이 있는 행을 삭제하면 데이터가 손실되므로 주의해야 합니다.
결측값을 처리하는 또 다른 방법은 예측 모델을 사용하여 결측값을 채우는 것입니다. 예를 들어 회귀 모델을 사용하여 결측값을 예측한 다음 이를 대체 값으로 사용합니다. 이 방법은 모델에서 고려되지 않은 변수 간의 관계를 가정할 수 있는 경우 유용합니다.
3. 이상값 처리
이상치(outlier)란 통계분석에서 다른 관측값과 크게 차이가 나는 값을 말한다. 이상값은 모델 학습을 방해할 수 있으므로 데이터 전처리 단계에서 식별해야 합니다. 이는 이상값이 포함된 데이터로 모델을 훈련할 경우 모델이 너무 많은 이상값을 고려하여 일반적인 패턴을 식별하지 못할 수 있기 때문입니다.
특이치를 식별하는 가장 간단한 방법은 상자 그림을 사용하는 것입니다. 박스 플롯은 데이터의 분포를 시각화한 그래프로, 데이터의 최소값, 최대값, 중앙값, 이상값을 한 눈에 볼 수 있습니다.
이상값을 처리하는 기술에는 삭제, 교체, 변환이 포함됩니다. 이상값이 실제로 잘못된 값이거나 별로 영향을 미치지 않는 값이라면 삭제하는 것이 적절하다. 그러나 이상값을 삭제하는 것보다 부분적으로 대체하거나 변환하는 것이 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.
4. 범주형 데이터 인코딩
기계 학습 모델은 문자열이나 범주형 데이터를 직접 학습할 수 없습니다. 따라서 범주형 데이터를 숫자형 데이터로 변환해야 하는데 이를 범주형 데이터 인코딩이라고 합니다.
가장 기본적인 방법은 더미 인코딩(원-핫 인코딩)을 사용하는 것입니다. 더미 인코딩은 범주형 변수를 이진 형식으로 변환하는 방법입니다. 각 카테고리에 대해 새 열을 생성하고 해당 카테고리에 속하면 1을 표시하고 그렇지 않으면 0을 표시합니다.
더미 인코딩 외에도 레이블 인코딩, 정규화, 표준화 등의 방법을 사용하여 범주형 데이터를 숫자 데이터로 변환할 수 있습니다. 이러한 변환 과정을 거치면 머신러닝 모델은 범주형 데이터를 제대로 학습할 수 있습니다.
기계 학습
결론
기계 학습 모델의 성능을 향상하려면 효율적인 데이터 전처리가 중요합니다. 누락된 데이터 처리, 이상값 제거, 범주형 데이터 인코딩 등의 과정을 통해 데이터를 정제하여 모델 학습에 적합한 형태로 가공해야 합니다. 이는 모델이 정확하고 안정적인 예측을 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모델 학습 전 데이터 전처리가 철저하게 이루어져야 하며, 데이터의 특성과 목적에 맞는 적절한 전처리 기법을 선택하는 것이 중요합니다.
결론적으로
데이터 전처리는 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 필수적인 프로세스입니다. 누락된 값 처리, 이상값 제거, 범주형 데이터 인코딩과 같은 프로세스를 통해 데이터를 정리하는 것은 모델 학습 및 예측에 큰 영향을 미칩니다. 따라서 데이터 전처리 단계에서는 데이터의 특성과 목적에 맞는 적절한 처리기법을 선택하여 데이터를 효율적으로 처리해야 한다.
알아두면 유용한 추가 정보
- 결측값 처리 방법 중 대체값으로 평균, 중앙값, 최빈값을 선택할 때에는 데이터의 분포와 특성을 고려해야 한다. 왜냐하면 데이터의 특성에 따라 각각의 대체값이 영향을 미칠 수 있기 때문이다.
- 이상값 처리 방법 중 예측 모델을 이용하여 이상값에 대한 대체값을 추정할 수 있다. 이는 이상값이 잘못된 입력이거나 큰 영향을 미치지 않는 경우에 유용합니다.
- 범주형 데이터 인코딩에서 더미 인코딩을 사용하는 경우 모든 범주가 포함된 열에 대한 정보가 손실되지 않는지 확인해야 합니다. 따라서 하나의 카테고리를 참조 카테고리로 설정하는 것이 좋습니다.
- 범주형 데이터 인코딩에서 레이블 인코딩을 사용할 때 각 범주에 정수 값을 할당하는 것은 범주 간에 순서나 크기가 없는 경우에만 적합합니다.
- 데이터 전처리 중 매개변수나 설정을 변경할 경우 나중에 다시 사용할 수 있도록 설정을 저장하는 것이 좋습니다. 이를 위해 Python의 피클 라이브러리와 같은 기능을 사용할 수 있습니다.
당신이 놓칠 수 있는 것
데이터 전처리는 기계 학습 프로젝트에서 일반적인 작업입니다. 그러나 주어진 데이터의 특성과 목적에 맞는 적절한 전처리 방법을 선택하는 것은 쉽지 않을 수 있습니다. 따라서 데이터의 특성을 면밀히 이해하고 필요한 기법을 적용하기 위해서는 충분한 시간과 노력이 투자되어야 한다. 데이터 전처리가 제대로 수행되지 않으면 모델 성능이 저하되고 잘못된 예측이나 결정이 내려질 수 있으므로 주의가 필요합니다.
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