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머신러닝에서 특징 선택 및 인코딩의 이해
목차
특징 선택: 데이터 간소화
특징 선택이란 무엇인가?
특징 선택은 예측 작업에 크게 기여하는 데이터셋에서 가장 관련성 높은 변수(특징)를 식별하고 유지하는 과정을 포함합니다. 관련 없거나 중복되는 특징을 제거함으로써 모델을 단순화하고, 학습 시간을 줄이며, 전체적인 성능을 향상시킬 수 있습니다.
왜 특징 선택이 중요한가?
- 학습 속도 향상: 특징이 적으면 처리 속도가 빨라지고 계산 부담이 줄어듭니다.
- 데이터 단순화: 간소화된 데이터셋은 관리 및 해석이 더 쉽습니다.
- 모델 성능 향상: 잡음과 관련 없는 데이터를 제거하면 더 정확한 예측이 가능합니다.
실제 예제
다음과 같은 특징을 가진 데이터셋을 고려해 봅시다:
Name, Height, Weight, Age, 그리고 Gender (타겟 클래스). 다음은 특징 선택을 적용하는 방법입니다:
- 특징 분석:
- Name: "James"나 "William"과 같은 이름이 실제로 성별과 상관관계가 있을 수 있지만, 기계는 이러한 관계를 본질적으로 이해하지 못합니다.
- Height, Weight, Age: 이들은 성별 예측에 직접적으로 영향을 줄 수 있는 수치적 특징입니다.
Name 특징 처리:
- 이름에 숫자 값을 할당하는 것(e.g., Liam=0, Noah=1)은 머신러닝 모델에 의미 있는 정보를 제공하지 않습니다.
- 이름은 종종 고유하며 예측 가능한 패턴을 따르지 않기 때문에, 이 특징은 유용한 신호보다는 잡음을 증가시킬 수 있습니다.
Name 특징 제거:
Name 특징을 제거하면 예측 성능을 희생하지 않고 데이터셋을 단순화할 수 있습니다.- 이는 학습 시간을 단축시키고 잠재적으로 모델 성능을 향상시킵니다.
인코딩: 범주형 데이터 변환
왜 범주형 데이터를 인코딩해야 하나요?
머신러닝 알고리즘은 일반적으로 수치적 입력을 필요로 합니다. 따라서 범주형 데이터(예: 성별 또는 이름)는 수치 형식으로 변환되어야 합니다. 주요 인코딩 기법은 두 가지입니다:
- 레이블 인코딩
- 원-핫 인코딩
레이블 인코딩
레이블 인코딩은 특징 내 각 범주에 고유한 수치 값을 할당합니다. 예를 들어, Gender 특징에서는 다음과 같습니다:
- 남성 = 0
- 여성 = 1
Python에서 레이블 인코딩을 적용하는 단계:
scikit-learn에서 LabelEncoder를 가져옵니다:
1
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
- LabelEncoder의 인스턴스를 생성합니다:
1
le = LabelEncoder()
- 타겟 변수를 학습시키고 변환합니다:
1
Y = le.fit_transform(Y)
- 결과:
- 원래의
Gender 값들(남성, 여성)이 수치 레이블(0, 1)으로 변환됩니다.
중요 고려사항:
- 서열: 레이블 인코딩은 암묵적인 순서를 도입합니다. 범주형 변수가 명목형(내재된 순서가 없는)인 경우, 레이블 인코딩은 오해의 소지가 있는 해석을 초래할 수 있습니다. 이러한 경우 원-핫 인코딩이 바람직합니다.
원-핫 인코딩
원-핫 인코딩은 각 범주에 대해 이진 열을 생성하여 그 사이의 어떤 서열 관계도 제거합니다. 이는 특히 명목형 범주형 변수에 유용합니다.
예제:
Color 특징에 Red, Green, Blue 범주가 있는 경우:
- Red = [1, 0, 0]
- Green = [0, 1, 0]
- Blue = [0, 0, 1]
각 인코딩 방법을 언제 사용해야 할까
- 레이블 인코딩: 범주에 의미 있는 순서가 있는 서열 데이터에 적합합니다.
- 원-핫 인코딩: 범주 간에 고유한 순서가 없는 명목형 데이터에 이상적입니다.
모든 것을 종합하기
관련 있는 특징을 효과적으로 선택하고 범주형 데이터를 적절하게 인코딩함으로써, 머신러닝 모델의 성능과 효율성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 다음은 논의된 개념을 기반으로 한 요약된 워크플로우입니다:
- 데이터 검사:
- 모든 특징과 타겟 변수를 식별합니다.
- 각 특징의 관련성과 유형을 평가합니다.
- 특징 선택:
- 관련 없거나 중복되는 특징을 제거합니다 (예: 예제에서의
Name).
- 데이터 인코딩:
- 서열 범주형 특징에 레이블 인코딩을 적용합니다.
- 명목 범주형 특징에 원-핫 인코딩을 사용합니다.
- 모델 학습:
- 간소화되고 적절히 인코딩된 데이터셋으로 머신러닝 모델을 학습시킵니다.
결론
특징 선택과 인코딩을 이해하고 구현하는 것은 머신러닝 파이프라인의 기본적인 단계입니다. 이러한 과정은 모델을 보다 효율적으로 만들 뿐만 아니라, 입력되는 데이터가 관련 있고 적절하게 형식화되었음을 보장함으로써 예측 능력을 향상시킵니다. 머신러닝 여정을 계속하면서, 이러한 기술을 숙달하는 것은 정교하고 정확한 모델을 구축하기 위한 강력한 기반을 제공할 것입니다.
참고: 이 글은 기본적인 개요를 제공하지만, 차원 축소와 같은 고급 기술 및 더 정교한 인코딩 전략은 머신러닝 워크플로우를 더욱 최적화할 수 있습니다. 이러한 주제에 대해 더 깊이 탐구하는 후속 기사들을 기대해 주세요.