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| 데이터 전처리 |
머신러닝 모델을 성공적으로 구축하기 위해서는 고품질의 데이터가 필수적입니다. 데이터가 아무리 많아도 그 데이터가 잘 정리되지 않고, 오류나 누락이 많으면 모델의 성능은 떨어질 수밖에 없습니다. 이러한 이유로, 데이터 전처리는 머신러닝 과정에서 매우 중요한 단계로 여겨집니다. 데이터 전처리는 단순히 데이터를 깨끗하게 만드는 것 이상으로, 모델의 예측 성능을 크게 좌우하는 요인입니다. 이 과정에서 데이터를 분석 가능하도록 준비하고, 노이즈를 제거하며, 모델이 더 잘 학습할 수 있는 형태로 데이터를 변환하는 작업이 이루어집니다.
모델의 성능은 학습하는 데이터의 질에 달려 있습니다. 전처리가 잘된 데이터는 모델이 복잡한 패턴을 쉽게 인식할 수 있게 하고, 과적합이나 편향된 예측을 방지하는 데 큰 역할을 합니다. 반면, 전처리가 부실할 경우 모델은 노이즈에 민감하게 반응하거나 데이터의 잘못된 패턴을 학습할 가능성이 높습니다. 따라서 데이터 전처리는 모델의 학습뿐만 아니라 최종 예측 결과에 큰 영향을 미치는 필수 단계라고 할 수 있습니다.
데이터 전처리의 개요
데이터 전처리는 원시 데이터를 모델이 사용할 수 있도록 변환하는 작업입니다. 원시 데이터(raw data)는 대부분의 경우 결측치(missing data), 중복된 값, 이상치(outliers), 혹은 일관성 없는 데이터 타입 등 여러 문제가 존재합니다. 이러한 문제를 해결하지 않고 머신러닝 모델에 바로 입력하게 되면 모델은 부정확한 학습을 하게 됩니다. 따라서 데이터 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하고, 변환하며, 필요한 경우 새로운 피처(feature)를 생성하는 것이 필요합니다.
결측치 처리
결측치는 머신러닝 모델에 직접적인 영향을 미칠 수 있는 중요한 요소입니다. 결측치가 존재하는 경우 모델이 제대로 학습하지 못할 수 있으며, 모델의 성능이 크게 저하될 수 있습니다. 결측치 처리 방법으로는 데이터를 삭제하거나 평균값, 중앙값 등으로 대체하는 방법이 있습니다. 하지만 이러한 방법들이 항상 적합한 것은 아니며, 상황에 맞는 결측치 처리 방법을 선택하는 것이 중요합니다.
이상치 탐지 및 제거
이상치는 데이터에서 벗어난 극단적인 값으로, 모델의 성능에 악영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 급격히 큰 수치나 너무 작은 수치는 데이터의 일반적인 패턴을 왜곡할 수 있습니다. 이상치를 그대로 둔다면 모델은 이를 잘못된 패턴으로 학습할 가능성이 큽니다. 이상치는 박스 플롯(box plot)과 같은 시각화 도구를 사용하여 탐지하거나, z-점수(z-score)나 IQR(Interquartile Range)과 같은 수학적 방법으로 탐지할 수 있습니다.
데이터 정규화와 표준화
데이터의 스케일(Scale)은 모델의 학습 과정에 큰 영향을 미칩니다. 각 변수의 값이 너무 큰 차이를 보이면, 특정 변수가 모델의 예측에 과도한 영향을 미칠 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 정규화(normalization)나 표준화(standardization)를 통해 데이터의 스케일을 조정합니다. 정규화는 데이터를 0과 1 사이의 범위로 조정하는 방법이며, 표준화는 데이터의 평균을 0, 표준편차를 1로 맞추어 변환하는 방법입니다.
데이터 변환
데이터 변환은 변수의 스케일을 변경하는 것 외에도 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환하는 작업을 포함합니다. 예를 들어, 텍스트 데이터나 범주형 데이터를 수치형으로 변환할 때 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)이나 레이블 인코딩(Label Encoding)을 사용합니다. 이는 머신러닝 알고리즘이 수치 데이터를 필요로 하기 때문입니다. 또한, 로그 변환(Log Transformation)이나 루트 변환(Square Root Transformation)을 통해 데이터의 분포를 정규 분포에 가깝게 만들 수도 있습니다.
피처 엔지니어링
피처 엔지니어링은 주어진 데이터에서 새로운 피처를 생성하여 모델의 성능을 향상시키는 과정입니다. 예를 들어, 날짜 데이터를 연도, 월, 일 등의 세부적인 정보로 나누거나, 텍스트 데이터를 길이나 특정 단어의 출현 빈도 등으로 변환할 수 있습니다. 또한, 기존의 피처를 조합하거나 수학적인 변형을 통해 새로운 피처를 만들어낼 수도 있습니다. 잘 설계된 피처는 모델이 데이터의 숨겨진 패턴을 더 잘 학습할 수 있도록 돕습니다.
데이터 샘플링
데이터가 너무 많거나 불균형할 경우, 데이터 샘플링이 필요할 수 있습니다. 과도한 데이터는 모델을 느리게 학습시키거나 과적합(overfitting)의 문제를 일으킬 수 있습니다. 이럴 때는 데이터의 일부를 샘플링하여 학습하는 것이 효율적입니다. 반대로, 데이터가 불균형할 경우 소수 클래스를 적절히 증강(augmentation)하거나 다수 클래스를 감소시켜 모델의 편향을 줄일 수 있습니다.
데이터 분할
데이터를 학습용과 검증용으로 나누는 작업은 머신러닝에서 매우 중요합니다. 모델이 데이터를 학습할 때, 학습에 사용한 데이터와 검증에 사용한 데이터를 분리하지 않으면 과적합의 위험이 커집니다. 일반적으로 데이터는 학습(training) 데이터와 검증(validation) 데이터, 그리고 테스트(test) 데이터로 나뉩니다. 이때 학습 데이터로 모델을 학습시키고, 검증 데이터를 통해 모델의 성능을 조정하며, 테스트 데이터를 사용하여 최종 성능을 평가합니다.
데이터 전처리 도구
데이터 전처리를 수행할 때는 여러 가지 도구와 라이브러리를 활용할 수 있습니다. 대표적인 도구로는 Python의 Pandas와 NumPy, 그리고 Scikit-learn이 있습니다. Pandas는 데이터 프레임 형태로 데이터를 관리하고 처리하는 데 유용하며, NumPy는 수치 데이터를 다루는 데 특화되어 있습니다. Scikit-learn은 데이터 전처리를 위한 다양한 기능을 제공하는 라이브러리로, 결측치 처리, 이상치 탐지, 데이터 변환 등 다양한 작업을 지원합니다.
데이터 전처리의 영향
데이터 전처리는 머신러닝 모델의 성능에 직접적으로 영향을 미칩니다. 전처리가 제대로 이루어지지 않으면 모델은 데이터를 제대로 이해하지 못하고, 예측의 정확성이 크게 떨어질 수 있습니다. 반면, 적절한 전처리 과정을 거친 데이터는 모델이 더 나은 성능을 발휘할 수 있도록 돕습니다. 이는 결국 비즈니스 문제를 해결하는 데 있어서 더 나은 의사결정을 가능하게 합니다.
