머신 러닝에서 데이터 유형 이해하기: 수치형, 범주형, 순서형
목차
머신 러닝의 데이터 유형 소개
머신 러닝 알고리즘은 데이터를 해석하여 패턴을 인식하고, 의사 결정을 내리며, 결과를 예측합니다. 그러나 모든 데이터가 동일하게 생성되는 것은 아닙니다. 데이터 유형은 알고리즘이 정보를 처리하는 방식과 필요한 전처리 단계를 결정합니다. 데이터 유형을 잘못 해석하면 비효과적인 모델과 오해의 소지가 있는 결과를 초래할 수 있습니다. 따라서 수치형, 범주형, 순서형 데이터를 구분하는 것은 성공적인 머신 러닝 프로젝트에 필수적입니다.
수치형 데이터
수치형 데이터는 숫자를 사용하여 측정하고 정량화할 수 있는 데이터를 말합니다. 이 유형의 데이터는 회귀, 군집화, 분류와 같은 작업에서 머신 러닝의 기초가 됩니다. 수치형 데이터는 더 나아가 두 가지 하위 범주인 이산과 연속으로 나눌 수 있습니다.
이산 수치형 데이터
이산 수치형 데이터는 셀 수 있는 값을 포함합니다. 이러한 값은 정수 기반으로, 분수나 소수 없이 정수를 사용하여 셀 수 있습니다. 이산 데이터는 종종 셀 수 있는 항목이나 이벤트를 나타내는 데 사용됩니다.
예시:
- 주차장의 자동차 수: 0, 1, 2, …, 100대는 가능하지만 2.5대는 불가능합니다.
- 개인이 소유한 신발의 쌍: 일반적으로 전체 숫자로 셉니다.
- 교실의 학생 수: 항상 정수입니다.
주요 특성:
- 셀 수 있음: 값을 개별적으로 나열할 수 있습니다.
- 중간 값 없음: 연속 값 사이에 명확한 간격이 있습니다.
- 정수 기반: 전체 숫자만 유효합니다.
연속 수치형 데이터
연속 수치형 데이터는 주어진 범위 내에서 어떤 값도 가질 수 있는 측정을 나타냅니다. 이산 데이터와 달리 연속 데이터는 분수와 소수를 포함할 수 있어 무한한 정밀도를 허용합니다.
예시:
- 사람의 키: 5.78피트, 5.287피트 등과 같이 표현될 수 있습니다.
- 와이파이 다운로드 속도: 50.00 Mbps, 50.00056892 Mbps 등으로 측정될 수 있습니다.
- 온도: 고정된 간격 없이 지속적으로 변할 수 있습니다.
주요 특성:
- 무한한 가능성: 임의의 두 값 사이에 무한히 많은 가능한 값이 존재합니다.
- 측정 가능: 정확한 측정을 위해 정밀한 도구가 필요합니다.
- 분수 값 지원: 이산 데이터와 달리 연속 데이터는 소수와 분수를 포함합니다.
범주형 데이터
범주형 데이터는 본질적인 숫자 값이나 순서 없이 그룹이나 범주를 나타내는 변수를 포함합니다. 이러한 범주는 질적이며 공통된 특성을 기반으로 데이터를 분류하는 데 사용됩니다.
예시:
- 성별: 남성, 여성, 논바이너리와 같은 범주.
- 국적: 미국, 캐나다, 인도와 같은 국가.
- 기술: 자바, 파이썬, 자바스크립트와 같은 프로그래밍 언어.
- 운영 체제(OS): 안드로이드, iOS, 윈도우, 맥OS와 같은 범주.
주요 특성:
- 정량적 값 없음: 범주는 의미 있는 숫자가 아닌 레이블입니다.
- 자연스러운 순서 없음: 고유한 순서나 계층이 없습니다.
- 분류에 사용: 유사한 데이터 포인트를 그룹화하는 데 도움이 됩니다.
범주형 데이터 인코딩:
머신 러닝 모델, 특히 숫자 입력이 필요한 모델에서 범주형 데이터를 사용하기 위해 원-핫 인코딩 또는 레이블 인코딩과 같은 인코딩 기법이 사용됩니다.
순서형 데이터
순서형 데이터는 범주형 데이터와 수치형 데이터 사이의 간극을 메웁니다. 이는 자연스러운 순서나 등급이 있는 범주를 포함하지만, 범주 간의 간격이 반드시 균일하거나 알려져 있지 않습니다.
예시:
- 별 등급: 1성(불량)부터 5성(우수)까지.
- 교육 수준: 고등학교 졸업, 학사 학위, 석사 학위, 박사 학위.
- 고객 만족도 조사: 매우 불만족, 불만족, 중립, 만족, 매우 만족.
주요 특성:
- 순서가 있는 범주: 명확한 순서나 등급이 있습니다.
- 불균등한 간격: 범주 간의 차이가 일관되지 않습니다.
- 정량적 관계: 높은 값이 높은 등급이나 더 나은 성과를 나타냅니다.
머신 러닝에서의 응용:
순서형 데이터는 추천 시스템이나 감정 분석과 같이 범주의 순서가 결과에 영향을 미치는 모델에서 중요합니다.
머신 러닝에서 데이터 유형 이해의 중요성
데이터 유형의 미묘한 차이를 이해하는 것은 여러 가지 이유로 중요합니다:
- 알고리즘 선택: 다양한 알고리즘은 서로 다른 데이터 유형에 적합합니다. 예를 들어, 결정 트리는 범주형 데이터를 잘 처리하는 반면, 선형 회귀는 수치형 입력을 필요로 합니다.
- 데이터 전처리: 데이터 유형을 이해하면 정규화, 인코딩, 스케일링과 같은 필요한 전처리 단계를 결정할 수 있습니다.
- 특징 공학: 의미 있는 특징을 생성하는 것은 종종 데이터의 특성에 달려 있습니다.
- 모델 성능: 데이터 유형을 올바르게 처리하면 모델의 정확성과 신뢰성을 크게 향상시킬 수 있습니다.
- 함정 피하기: 데이터 유형을 잘못 해석하면 왜곡된 결과, 모델 성능 저하, 잘못된 결론을 초래할 수 있습니다.
결론
머신 러닝에서는 “쓰레기가 들어오면 쓰레기가 나온다”는 속담이 특히 참입니다. ML 모델의 성공은 입력 데이터의 품질과 구조에 밀접하게 연결됩니다. 데이터를 수치형, 범주형, 순서형으로 이해하고 올바르게 분류함으로써 데이터 과학자는 모델 성능을 향상시키고 의미 있는 통찰을 제공하는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다. 머신 러닝 여정을 시작하면서 견고하고 효과적인 모델을 구축하기 위해 데이터 유형을 숙달하는 것을 우선시하십시오.
키워드: 머신 러닝의 데이터 유형, 수치형 데이터, 범주형 데이터, 순서형 데이터, 이산 데이터, 연속 데이터, 데이터 전처리, 머신 러닝 알고리즘, 데이터 인코딩, 특징 공학.