머신러닝을 위한 데이터 정제와 피처 엔지니어링 방법

머신러닝을 위한 데이터 정제와 피처 엔지니어링 방법

 

데이터 정제란 무엇인가?

 

 

머신러닝 모델이 성공적으로 작동하려면 깨끗하고 체계적인 데이터를 사용하는 것이 필수적입니다. 아무리 복잡한 알고리즘을 적용하더라도 데이터가 정리되지 않았다면 정확한 예측을 기대하기 어렵습니다. 데이터 정제는 원본 데이터에서 오류, 중복 및 불필요한 정보를 제거하고 분석하기 좋은 형태로 가공하는 과정입니다.

예를 들어, 고객 데이터에서 나잇값이 -10으로 입력되어 있다면, 이는 명백한 오류입니다. 또는 동일한 사용자가 여러 번 중복으 등록된 경우, 이를 제거하지 않으면 분석 결과가 왜곡될 수 있습니다. 따라서 머신러닝 모델이 올바르게 학습할 수 있도록 데이터를 정리하는 과정은 필수적입니다.

 

목차

• 데이터 정제 과정
• 피처 엔지니어링
• 데이터 정제와 피처 엔지니어링의 중요한 이유는?

 

데이터 정제 과정

데이터를 정리하는 과정은 다음과 같은 주요 단계를 포함합니다.

1. 결측값 처리

데이터를 수집하는 과정에서 일부 필드가 비어 있을 수 있습니다. 예를 들어, 설문조사에서 특정 응답자가 나이를 입력하지 않았거나, 일부 트랜잭션 데이터에서 결제 방법이 누락된 경우가 이에 해당합니다.

• 삭제 방법: 결측값이 적다면 해당 행을 제거하는 것이 가능하지만, 데이터 손실을 최소화해야 합니다.
• 대체 방법: 평균, 중앙값 또는 머신러닝을 활용해 적절한 값을 예측하여 채울 수 있습니다.
• 예측 기반 채우기: 머신러닝 모델을 활용하여 결측값을 채우는 방법도 고려할 수 있습니다.

2. 중복 데이터 제거

동일한 데이터가 여러 번 입력되면 모델 학습에 불필요한 노이즈가 추가됩니다. 데이터베이스에서 중복 행을 제거하거나 특정 키를 기준으로 데이터를 정리하는 과정이 필요합니다. 특히, 웹 스크래핑을 통해 데이터를 수집하는 경우 중복된 데이터가 많아질 가능성이 큽니다.

3. 이상값 탐지 및 수정

이상값은 일반적인 데이터 범위를 벗어난값으로, 주로 데이터 입력 실수 또는 특이한 패턴으로 인해 발생합니다. 예를 들어, 연봉 데이터에서 10,000,000이 입력된 경우 이는 오류일 가능성이 큽니다.

• 통계적 방법: 평균과 표준편차를 활용하여 특정 임값을 초과하는 데이터를 제거합니다.
• 시각적 분석: 박스 플롯과 히스토그램을 이용하여 이상값을 식별합니다.
• 도메인 지식 활용: 특정 분야에 따라 이상값을 판단하는 기준이 다를 수 있습니다.

4. 데이터 정규화 및 표준화

데이터의 값 범위가 넓면 모델이 특정 피처에 과도하게 영향을 받을 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 정규화(Normalization)와 표준화(Standardization)를 활용합니다.

• 정규화: 데이터를 0과 1 사이의 값으로 변환합니다.
• 표준화: 데이터를 평균이 0, 표준편차가 1이 되도록 조정합니다.
• 로그 변환: 분포가 비대칭적인 경우 로그 변환을 적용하여 정규 분포에 가깝게 만듭니다.

피처 엔지니어링

 

피처 엔지니어링이란?

 

 

피처 엔지니어링(Feature Engineering)은 원본 데이터에서 의미 있는 정보를 추출하여 머신러닝 모델의 성능을 향상하는 과정입니다. 적절한 피처를 생성하고, 필요 없는 변수를 제거하는 것이 핵심입니다.

1. 새로운 피처 생성

기존 데이터에서 새로운 정보를 유도하여 모델이 더 많은 패턴을 학습할 수 있도록 합니다. 예를 들어:

• 날짜 데이터에서 요일을 추출하여 요일별 패턴을 분석할 수 있습니다.
• 고객 거래 데이터에서 총구매 횟수나 월별 지출 금액을 계산하면 고객 행동을 파악하는 데 유용합니다.
• 텍스트 데이터에서 단어 빈도수나 감성 분석 점수를 생성하여 자연어 처리(NLP) 모델에 활용할 수 있습니다.

2. 범주형 데이터 변환

머신러닝 모델은 숫자로 이루어진 데이터를 더 잘 처리합니다. 따라서 문자로 저장된 범주형 데이터(예: '남성', '여성')를 숫자로 변환해야 합니다.

• 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding): 범주형 데이터를 이진 벡터로 변환합니다.
• 레이블 인코딩(Label Encoding): 범주에 숫자를 부여하지만, 값의 순서에 의미를 가지지 않도록 주의해야 합니다.
• 임베딩(Embedding): 자연어 처리에서 범주형 데이터를 벡터 형태로 변환하여 의미를 보존할 수 있습니다.

3. 불필요한 피처 제거

모든 데이터가 모델 성능에 기여하는 것은 아닙니다. 예를 들어, 고객 ID와 같은 고유 식별자는 분석에 필요하지 않을 수 있습니다. 피처 선택을 통해 모델 성능에 도움이 되지 않는 변수를 제거하는 것이 필요합니다.

• 상관관계 분석: 피처 간 상관관계를 분석하여 중복 정보를 제거합니다.
• 피처 중요도 평가: 랜덤 포레스트, XGBoost 등의 알고리즘을 활용하여 중요한 피처만 선택할 수 있습니다.

데이터 정제와 피처 엔지니어링의 중요한 이유는?

데이터 정제와 피처 엔지니어링은 머신러닝 모델의 성공을 좌우하는 핵심 요소입니다. 데이터가 불완전하면 모델이 잘못된 패턴을 학습할 수 있으며, 예측 결과의 신뢰성이 낮아질 수 있습니다. 따라서 적절한 데이터 정리와 피처 선택을 통해 최적의 데이터 세트(Dataset)를 구축하는 것이 필수적입니다.

미래에는 AI와 데이터 처리 기술이 더욱 발전하여 자동화된 데이터 정제 및 피처 엔지니어링이 보편화될 것입니다. 하지만 이러한 기술이 완전히 자동화되더라도, 데이터 품질을 보장하는 최종 책임은 여전히 인간에게 있습니다.

그렇다면 우리는 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 데이터 정제와 피처 엔지니어링을 어떻게 최적화해야 할까요? 데이터가 점점 더 복잡해지는 상황에서, 사람의 개입 없이 완전한 자동화가 가능할까요? 깨끗한 데이터가 AI 모델의 핵심 경쟁력이 되는 지금, 우리는 어떤 방법을 고민해야 할까요?