S18L05 – 전처리 재검토

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효과적인 데이터 전처리에서의 특성 선택 및 인코딩 기법

목차

    특성 선택 이해하기
    범주형 변수 인코딩
    적절한 인코딩 기법 선택
    일반적인 문제 피하기
    결론


기계 학습 및 데이터 분석 분야에서, 전처리는 모델의 성능에 큰 영향을 줄 수 있는 중요한 단계입니다. 효과적인 전처리는 누락된 데이터 처리, 범주형 변수 인코딩, 가장 관련성 높은 특성 선택 등 여러 단계를 포함합니다. 이 기사는 특성 선택 및 인코딩에 대한 고급 기법을 다루어, 모델이 효율적이고 정확하게 유지되도록 보장합니다.

특성 선택 이해하기

인코딩 기법을 탐구하기 전에, 특성 선택의 중요성을 이해하는 것이 필수적입니다. 많은 수의 특성을 가진 모델은 복잡성이 증가하여 과적합과 성능 저하를 초래할 수 있습니다. 가장 관련성 높은 특성을 선택함으로써 모델을 단순화하고, 일반화 능력을 향상시키며, 계산 비용을 줄일 수 있습니다.

특성 선택의 주요 단계:


    상관관계 평가: 특성과 대상 변수 간의 관계를 조사하는 것으로 시작합니다. 고차원 데이터는 이러한 관계를 흐릴 수 있어, 영향력 있는 특성을 식별하는 데 어려움을 줄 수 있습니다.
    복잡성 감소: 통계적 측정을 활용하여 예측 목표에 가장 기여하는 특성을 결정합니다. 이 과정은 중복되거나 관련이 없는 특성을 제거하는 데 도움이 됩니다.
    자동화된 특성 선택: 직관 기반 선택을 넘어, 자동화된 방법을 활용하면 보다 객관적이고 포괄적인 특성 선택 과정을 보장할 수 있습니다.


범주형 변수 인코딩

기계 학습 알고리즘은 일반적으로 수치형 입력을 필요로 합니다. 따라서 범주형 데이터를 수치형 형식으로 변환하는 것이 필수적입니다. 주요 인코딩 방법 두 가지는 다음과 같습니다:


    라벨 인코딩:
        
            정의: 특성의 각 범주에 고유한 정수를 할당합니다.
            사용 시기: 범주에 의미 있는 순서가 있는 서열형 데이터에 적합합니다.
            예시: "Low," "Medium," "High"를 각각 0, 1, 2로 인코딩.
        
    
    원-핫 인코딩:
        
            정의: 각 범주에 대한 이진 열을 생성하여 해당 범주의 존재(1) 또는 부재(0)를 나타냅니다.
            사용 시기: 범주에 고유한 순서가 없는 명목형 데이터에 가장 적합합니다.
            주의사항: 특히 고카디널리티 특성의 경우 차원이 크게 증가할 수 있습니다.
        
    


파이썬에서 인코딩 구현:

Pandas와 Scikit-learn과 같은 라이브러리를 사용하면 인코딩 과정을 단순화할 수 있습니다. 다음은 간소화된 접근 방식입니다:





		
		
			
			
Java
			
			import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# Sample DataFrame
data = pd.read_csv('rain_in_australia.csv')
X = data.drop('rain_tomorrow', axis=1)
y = data['rain_tomorrow']

# Handling Missing Data
X.fillna(method='ffill', inplace=True)  # Example method for numeric data
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
				
						import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
 
# Sample DataFrame
data = pd.read_csv('rain_in_australia.csv')
X = data.drop('rain_tomorrow', axis=1)
y = data['rain_tomorrow']
 
# Handling Missing Data
X.fillna(method='ffill', inplace=True)  # Example method for numeric data
					
				
			
		



라벨 인코딩 예제:





		
		
			
			
Java
			
			label_encoder = LabelEncoder()
X['date'] = label_encoder.fit_transform(X['date'])
			
				
					
				
					1
2
				
						label_encoder = LabelEncoder()
X['date'] = label_encoder.fit_transform(X['date'])
					
				
			
		



원-핫 인코딩 예제:





		
		
			
			
Java
			
			X = pd.get_dummies(X, columns=['categorical_feature'])
			
				
					
				
					1
				
						X = pd.get_dummies(X, columns=['categorical_feature'])
					
				
			
		



적절한 인코딩 기법 선택

라벨 인코딩과 원-핫 인코딩 중 선택은 범주형 변수의 특성과 카디널리티에 달려 있습니다:


    고카디널리티 특성: 고유한 범주가 많은 특성(예: 우편번호)의 경우, 원-핫 인코딩은 특성 공간을 급격히 증가시켜 계산 효율성을 떨어뜨릴 수 있습니다. 이러한 경우 라벨 인코딩이나 타겟 인코딩과 같은 대체 인코딩 방법이 더 바람직할 수 있습니다.
    저카디널리티 특성: 고유한 범주가 제한적인 특성은 차원에 큰 영향을 주지 않고 원-핫 인코딩의 이점을 누릴 수 있습니다.


인코딩 결정 자동화:

특히 많은 범주형 변수를 다룰 때 인코딩 과정을 간소화하려면, 특성의 특성에 따라 적절한 인코딩 방법을 자동으로 선택하는 함수를 구현하는 것을 고려하십시오.





		
		
			
			
Java
			
			def smart_encode(X, threshold=10):
    label_encoder = LabelEncoder()
    for column in X.select_dtypes(include=['object']).columns:
        if X[column].nunique() &lt;= threshold:
            X = pd.get_dummies(X, columns=[column])
        else:
            X[column] = label_encoder.fit_transform(X[column])
    return X

X = smart_encode(X)
			
				
					
				
					1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
				
						def smart_encode(X, threshold=10):
    label_encoder = LabelEncoder()
    for column in X.select_dtypes(include=['object']).columns:
        if X[column].nunique() &lt;= threshold:
            X = pd.get_dummies(X, columns=[column])
        else:
            X[column] = label_encoder.fit_transform(X[column])
    return X
 
X = smart_encode(X)
					
				
			
		



일반적인 문제 피하기


    과다 인코딩: 원-핫 인코딩을 무분별하게 적용하여 특성 세트가 과도하게 커지는 실수를 종종 범할 수 있습니다. 항상 각 인코딩 선택의 필요성과 영향을 평가하십시오.
    타겟 인코딩 무시: 특히 고카디널리티 특성의 경우, 타겟 인코딩은 범주를 대상 변수와의 관계에 기반하여 인코딩함으로써 더 간결하고 정보성 높은 표현을 제공할 수 있습니다.
    데이터 누수: 교차 검증 폴드 내에서 인코딩을 수행하여 데이터 누수를 방지하고, 모델 성능 지표가 인위적으로 상승하는 것을 막으십시오.


결론

전략적인 특성 선택과 범주형 변수의 적절한 인코딩을 포함한 효과적인 데이터 전처리는 강력한 기계 학습 모델을 구축하는 데 필수적입니다. 각 인코딩 기법의 미묘한 차이를 이해하고, 자동화되고 지능적인 선택 과정을 구현함으로써 모델 성능을 크게 향상시키면서도 계산 효율성을 유지할 수 있습니다. 전처리 파이프라인을 계속해서 개선하는 과정에서 모델의 복잡성과 예측 정확성 간의 균형을 항상 염두에 두십시오.