머신러닝에서 데이터 전처리가 중요한 이유 🤔
머신러닝 모델을 만들기 전에 가장 먼저 해야 할 작업이 무엇일까요? 바로 데이터 전처리입니다. 데이터가 정리되지 않은 상태에서 모델을 학습시키면, 엉뚱한 결과를 얻거나 성능이 낮아질 수 있어요.
데이터 전처리가 중요한 이유는 다음과 같습니다:
✅ 노이즈 제거: 잘못된 데이터나 불필요한 데이터를 걸러내야 모델이 더 정확한 패턴을 학습할 수 있어요.
✅ 결측값 및 이상값 처리: 데이터가 비어 있거나 너무 튀는 값이 있으면 학습에 방해가 될 수 있어요.
✅ 스케일링 & 정규화: 데이터의 크기 차이를 맞춰주어 모델이 학습하기 쉽게 만듭니다.
✅ 특성 선택: 의미 없는 특성을 제거하고, 중요한 특성만 남겨 모델의 효율성을 높입니다.
✅ 데이터 변환: 범주형 데이터를 숫자로 변환하는 등 모델이 이해할 수 있도록 데이터를 정리해야 해요.
이러한 과정을 거치면, 머신러닝 모델의 정확도가 높아지고, 예측 성능도 좋아집니다. 반면, 데이터 전처리를 소홀히 하면 학습이 잘못되거나 과적합(Overfitting) 문제가 발생할 수 있어요.
💡 TIP: 데이터 전처리는 모델 성능을 최대 20~30%까지 향상시킬 수 있는 중요한 단계예요! 제대로 전처리를 하면 복잡한 모델을 사용하지 않고도 좋은 결과를 얻을 수 있답니다. 😉
결측값 처리 방법 🛠
머신러닝 데이터에는 종종 결측값(Missing Values)이 포함되어 있어요. 예를 들어, 설문조사 데이터를 보면 몇 개의 응답이 비어 있는 경우가 많죠. 결측값을 처리하지 않으면 모델이 데이터를 제대로 학습할 수 없어요.
결측값을 처리하는 대표적인 방법은 다음과 같아요:
| 방법 | 설명 |
|---|---|
| 삭제(Drop) | 결측값이 있는 행이나 열을 삭제하는 방법 |
| 평균 또는 중앙값 대체 | 결측값을 해당 열의 평균값 또는 중앙값으로 채우는 방법 |
| 모델 기반 대체 | 머신러닝 모델을 사용하여 결측값을 예측하는 방법 |
데이터가 충분하다면 결측값이 있는 행을 삭제하는 방법이 가장 간단해요. 하지만 데이터가 부족하면 평균값이나 중앙값을 사용해 결측값을 채워 넣는 것도 좋은 방법이죠.
⚠️ 주의: 결측값을 무조건 삭제하면 데이터 손실이 발생할 수 있어요! 삭제할지 대체할지는 데이터의 성격을 고려해서 결정해야 합니다.
이상값 제거 방법 🔍
이상값(Outlier)은 다른 데이터와 비교했을 때 너무 크거나 작은 값으로, 머신러닝 모델의 성능을 저하시킬 수 있어요. 예를 들어, 평균 월급을 분석하는 데이터에서 한 사람이 1억 원을 받는다면, 전체 평균이 왜곡될 수 있겠죠?
이상값을 찾고 제거하는 대표적인 방법은 다음과 같아요:
| 방법 | 설명 |
|---|---|
| 사분위수(IQR) 이용 | 데이터의 1사분위수(Q1)와 3사분위수(Q3)를 이용하여 범위를 벗어난 이상값을 제거 |
| Z-Score 이용 | 평균에서 표준편차의 특정 배수 이상 떨어진 데이터를 이상값으로 간주 |
| 도메인 지식 활용 | 해당 데이터의 특성을 고려하여 전문가가 직접 이상값을 판단 |
일반적으로 **사분위수(IQR) 방법**이 가장 널리 사용됩니다. 이는 데이터의 1사분위수(Q1)와 3사분위수(Q3)를 계산한 후, Q1 - 1.5 * IQR 이하이거나 Q3 + 1.5 * IQR 이상인 값을 이상값으로 간주하는 방식이에요.
또 다른 방법으로 **Z-Score 방법**이 있는데, 평균에서 몇 개의 표준편차만큼 떨어져 있는지를 기준으로 이상값을 판단합니다. 보통 Z-score 값이 **3 이상**이면 이상값으로 간주해요.
💡 TIP: 머신러닝에서는 이상값을 무조건 제거하지 않고, 데이터를 분석한 후 이상값이 정말 잘못된 데이터인지 판단하는 것이 중요해요! 😉
데이터 정규화 및 스케일링 📊
머신러닝 모델은 숫자 데이터의 크기 차이에 민감할 수 있어요. 예를 들어, 키(160~190cm)와 연봉(1,000~10,000만 원)이 같은 데이터에 있으면, 연봉이 상대적으로 훨씬 큰 값이라 모델이 키보다 연봉을 더 중요하게 학습할 수 있어요. 이를 방지하려면 **정규화(Normalization)**와 **스케일링(Scaling)**을 적용해야 해요!
대표적인 방법은 다음과 같습니다:
| 방법 | 설명 |
|---|---|
| Min-Max Scaling | 데이터를 0~1 사이의 값으로 변환 |
| Standard Scaling (Z-score) | 데이터를 평균이 0, 표준편차가 1이 되도록 변환 |
**Min-Max Scaling**은 데이터 값을 **0~1 사이로 조정**하는 방식이에요. 예를 들어, (X - X_min) / (X_max - X_min) 공식을 사용해 정규화합니다.
반면, **Standard Scaling(Z-score 변환)**은 평균을 0, 표준편차를 1로 맞춰주는 방식이에요. (X - 평균) / 표준편차 공식을 사용해서 데이터를 변환하죠.
⚠️ 주의: 딥러닝에서는 Min-Max Scaling이 자주 사용되며, 일반적인 머신러닝에서는 Standard Scaling이 더 많이 쓰여요! 어떤 방법을 사용할지는 데이터와 모델 특성을 고려해야 합니다.
실전 예제 코드 💡
데이터 전처리를 직접 해보는 것이 가장 빠르게 이해하는 방법이에요! 아래는 **Pandas와 Scikit-learn**을 사용하여 데이터를 전처리하는 실전 예제 코드입니다.
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler
# 1. 데이터 생성 (예제 데이터)
data = {'Age': [25, np.nan, 30, 35, 40, 200], # 200은 이상값
'Salary': [50000, 55000, np.nan, 65000, 70000, 1000000]} # 1000000은 이상값
df = pd.DataFrame(data)
print("원본 데이터:\n", df)
# 2. 결측값 처리 (평균값으로 대체)
df['Age'].fillna(df['Age'].mean(), inplace=True)
df['Salary'].fillna(df['Salary'].median(), inplace=True)
# 3. 이상값 제거 (IQR 방법 사용)
Q1 = df['Age'].quantile(0.25)
Q3 = df['Age'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
df = df[(df['Age'] >= (Q1 - 1.5 * IQR)) & (df['Age'] <= (Q3 + 1.5 * IQR))]
# 4. 데이터 정규화 (Min-Max Scaling)
scaler = MinMaxScaler()
df[['Age', 'Salary']] = scaler.fit_transform(df[['Age', 'Salary']])
print("전처리된 데이터:\n", df)
위 코드를 실행하면, 다음과 같은 작업이 수행됩니다:
- 결측값 처리: Age는 평균값으로, Salary는 중앙값으로 채움
- 이상값 제거: Age에서 IQR 범위를 벗어난 200을 제거
- Min-Max 스케일링: Age와 Salary를 0~1 범위로 변환
💡 TIP: 데이터 전처리는 머신러닝 성능을 좌우하는 중요한 과정이에요! 실전 프로젝트에서 데이터를 분석할 때 꼭 적용해 보세요. 😉
자주 묻는 질문 ❓
결측값 처리는 무조건 해야 하나요?
네, 결측값을 그대로 두면 모델이 제대로 학습되지 않을 수 있어요. 단, 삭제할지 대체할지는 데이터의 특성을 고려해야 합니다.
이상값을 제거하는 게 항상 좋은가요?
항상 그런 것은 아닙니다! 이상값이 중요한 의미를 갖는 경우(예: 사기 탐지, 희귀 질병 분석)라면 제거하면 안 됩니다.
Min-Max 정규화와 Z-score 정규화 중 어떤 걸 써야 하나요?
일반적으로 딥러닝에서는 Min-Max 정규화를 많이 사용하고, 일반 머신러닝에서는 Z-score 정규화를 더 선호합니다.
정규화나 스케일링은 모든 데이터에 적용해야 하나요?
아니요! 범주형 데이터(예: 남/여, 도시 이름 등)에는 적용할 필요가 없어요. 연속형 데이터에만 사용하면 됩니다.
결측값이 너무 많은 경우에는 어떻게 하나요?
결측값 비율이 30~40% 이상이면, 해당 컬럼을 삭제하는 것도 고려할 수 있어요. 또는 머신러닝 모델을 활용해 결측값을 예측할 수도 있습니다.
정규화를 하면 모델 성능이 무조건 좋아지나요?
그렇지는 않아요. 일부 모델(예: 결정 트리, 랜덤 포레스트)은 정규화를 하지 않아도 괜찮습니다. 반면, 로지스틱 회귀나 신경망에서는 정규화가 중요합니다.
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