서론
데이터는 현대 산업을 움직이는 핵심 엔진입니다 우리는 매일 무수한 데이터 속에서 살고 있으며 이 데이터는 다양한 형태로 존재합니다 머신러닝은 이런 대량의 데이터로부터 유용한 정보를 추출하고 예측하는 데 탁월한 고급 도구로 자리 잡았습니다 그러나 이 기법이 빛을 발하기 위해서는 데이터가 반드시 잘 준비되어야 합니다 이는 데이터 전처리에 달려 있으며 전처리가 제대로 이루어지지 않으면 머신러닝 알고리즘은 예기치 않은 결론을 내릴 수 있습니다 이번 글에서는 머신러닝 데이터 전처리의 개념과 이를 실제로 어떻게 적용할 수 있는지에 대해 이해하기 쉽게 설명하고자 합니다
본론
데이터 클렌징 무결한 데이터로의 첫걸음
데이터 클렌징은 데이터 전처리의 출발점입니다 클렌징은 누락된 데이터 이상치 중복 데이터 등을 수정하거나 제거하는 과정입니다 예를 들어 설문조사 데이터를 다룬다고 가정해봅시다 참가자가 설문 문항에 답변하지 않았거나 잘못된 형식을 입력했다면 그런 데이터는 알고리즘의 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다 데이터를 클렌징함으로써 데이터 세트의 신뢰성을 높이고 머신러닝 모델이 더 정확하게 현실 세계를 반영할 수 있도록 도와줍니다
피처 스케일링 스케일의 균형 맞추기
데이터는 다양한 단위를 가질 수 있으며 이러한 관점의 차이는 머신러닝 모델에 불리하게 작용할 수 있습니다 피처 스케일링이란 모든 피처가 같은 스케일을 갖도록 만들어주는 전처리 기술입니다 가장 일반적인 방법으로는 정규화normalization와 표준화standardization가 있습니다 정규화는 데이터의 범위를 0과 1 사이로 줄이는 것이며 표준화는 평균이 0이고 분산이 1인 데이터로 변환하는 것입니다 이러한 과정은 특히 거리 기반 알고리즘예 K최근접 이웃이나 경사 하강법을 사용하는 알고리즘예 선형 회귀에서 매우 중요합니다
결측값 대체 빈칸을 채우는 방법
데이터 세트를 분석하다 보면 항목이 비어 있는 경우가 잦습니다 이런 결측값을 그대로 두면 데이터 분석이 불가능해지거나 부정확한 결과를 초래할 수 있습니다 결측값을 처리하는 방법으로는 평균 중앙값으로 대체하기 선형 회귀 모델을 사용한 추정 기법이 있습니다 중요한 것은 결측값 대체 방법이 데이터의 본질을 크게 왜곡하지 않도록 주의를 기울이는 것입니다
데이터 변환 더 나은 해석을 위한 재구성
데이터 변환은 데이터를 다른 형식이나 구조로 변환하는 작업입니다 이는 모델의 성능을 개선하거나 특정 기법의 적용을 용이하게 만드는 데 도움을 줍니다 예컨대 로그 변환이나 박스코드 변환은 데이터를 정규 분포로 만드는 데 도움을 줄 수 있으며 이는 선형 회귀나 ANOVA와 같은 통계적 기법에서 큰 도움이 됩니다 또한 카테고리형 변수를 다루기 위해 원핫 인코딩을 사용하여 데이터를 수치 형태로 변환하면 기계가 이를 이해하기 쉽습니다
샘플링과 데이터 균형 유지
불균형 데이터 세트는 머신러닝 작업에 도전 과제를 제시합니다 한 쪽 범주가 다른 범주보다 현저히 많은 경우 모델이 빈도수가 높은 범주를 선호하는 경향을 보일 수 있습니다 따라서 데이터 균형을 맞추기 위해 오버샘플링이나 언더샘플링 기법을 사용할 수 있습니다 오버샘플링은 소수 클래스의 데이터를 증가시키는 것이고 언더샘플링은 다수 클래스의 데이터를 감소시키는 것입니다 더 나아가 SMOTE와 같은 기술을 이용하여 새로운 합성 데이터를 생성하여 데이터 균형을 유지할 수도 있습니다
결론
머신러닝 데이터 전처리는 모델 구축 과정에서 필수불가결한 단계입니다 다양한 전처리 기법들은 데이터를 보다 관리할 수 있게 만들고 이러한 노력이 결국 모델의 성능 향상으로 이어집니다 미래에는 데이터 전처리 자동화가 더욱 발전할 것이고 이는 더 많은 사람들이 적은 데이터 과학 지식으로도 머신러닝의 힘을 활용하게 할 것입니다 그러나 기술이 발전하더라도 데이터의 품질을 보장하기 위한 최종 책임은 여전히 사람에게 있습니다 데이터 전처리를 통해 깨끗하고 분석 가능한 데이터 세트를 구축하여 신뢰할 수 있는 결과를 도출해야 합니다 지속적인 학습과 개선으로 우리는 데이터 기반의 문제 해결 능력을 더욱 향상시킬 수 있을 것입니다