머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 피처 엔지니어링(feature engineering)

 

피처엔지니어링 로드맵

 

 

서론

 

머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 피처 엔지니어링(feature engineering)에 대해 다루겠습니다. 피처 엔지니어링은 머신러닝의 절차 중 네번째 단계로, 이는 모델의 성능을 크게 좌우하는 중요한 과정입니다. 피처 엔지니어링의 중요성을 이해하기 위해서는 먼저 '차원의 저주'라는 개념을 알아야 합니다.

 

'차원의 저주'는 데이터의 차원이 증가할수록 해당 공간의 부피가 기하급수적으로 증가하여 데이터의 분포가 점점 희박해지는 현상을 말합니다. 이로 인해 데이터 간의 거리가 멀어져 모델이 복잡해지고, 오버피팅(과적합) 문제가 발생할 가능성이 높아집니다. 이를 해결하기 위해서는 차원 축소와 같은 피처 엔지니어링 기법이 필요합니다.

분석 문제 정의 → 데이터 수집 → 탐색적 데이터 분석(EDA) → 피처 엔지니어링 → 예측 모델 개발 → 서비스 적용

 

 

피처 엔지니어링

 

피처 엔지니어링이란, 기본적으로 입력 벡터(input vector)를 모델이 더 잘 이해하고 학습할 수 있는 형태인 피처 벡터(feature vector)로 변환하는 작업을 말합니다. 이 과정은 데이터의 차원 축소, 결측치 처리, 이상치 처리, 표준화, 정규화, 원-핫 인코딩, 범주형 데이터의 수치화 등 다양한 방법을 포함하고 있습니다. 따라서 피처 엔지니어링은 차원의 저주 문제를 해결하고, 데이터를 모델이 더 잘 이해할 수 있는 형태로 변환함으로써, 더욱 정확하고 효율적인 머신러닝 모델을 개발하는 데에 중요한 역할을 합니다.

 

피처 엔지니어링의 주요 과정으로는 상관관계 분석, 피처 추출, 범주형 변수 인코딩이 있습니다.

 

1. 상관관계 분석: 이는 각 피처 간의 관계를 확인하는 과정입니다. 피처 간에 강한 상관관계가 있을 경우, 중복된 정보를 가지고 있을 수 있으므로 한 피처를 제거해 데이터의 차원을 줄일 수 있습니다. 반대로, 타겟 변수와의 상관관계가 높은 피처는 중요한 피처일 가능성이 높으므로 이를 확인하는 것이 중요합니다.

2. 피처 추출: 이는 기존 피처에서 새로운 피처를 생성하는 과정입니다. 이를 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 예를 들어, 날짜 피처에서 요일이나 계절 등의 정보를 추출할 수 있습니다. 또한, 주성분 분석(PCA)와 같은 차원 축소 기법을 사용하여 정보를 압축하는 것도 피처 추출에 포함됩니다.

3. 범주형 변수 인코딩: 이는 범주형 변수를 수치형 변수로 변환하는 과정입니다. 대표적인 방법으로는 원-핫 인코딩과 레이블 인코딩이 있습니다. 원-핫 인코딩은 각 범주를 독립적인 이진 피처로 변환하는 방법이고, 레이블 인코딩은 각 범주에 고유한 정수 값을 부여하는 방법입니다.

 

이 세 가지 과정을 통해, 피처 엔지니어링은 모델이 데이터를 더 잘 이해할 수 있도록 돕고, 모델의 성능을 최적화하는 중요한 역할을 합니다.

 

예시

 

고객의 신용 카드 사용 패턴을 분석하여 고객의 신용 위험도를 예측하는 모델을 만든다고 가정하겠습니다.

1. 상관관계 분석: 사용 금액, 사용 횟수, 결제 지연 횟수 등의 피처가 있을 것입니다. 이 피처들 간의 상관관계를 분석하여, 예를 들어 사용 금액과 사용 횟수가 높은 상관관계를 가지고 있다면, 둘 중 하나를 제거하여 데이터의 차원을 줄일 수 있습니다.

2. 피처 추출: 사용 시간(예: 오전, 오후, 저녁)이나 사용처(예: 식료품, 의류, 전자제품 등)에 따른 사용 패턴을 파악하기 위해, 이러한 정보를 추출하여 새로운 피처를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 식료품 가게에서의 사용 횟수, 전자제품 가게에서의 사용 금액 등을 새로운 피처로 사용할 수 있습니다.

3. 범주형 변수 인코딩: 고객의 직업이 '학생', '직장인', '프리랜서' 등으로 표시되어 있다면, 이를 원-핫 인코딩을 사용하여 '직업_학생', '직업_직장인', '직업_프리랜서'라는 세 개의 이진 피처로 변환할 수 있습니다. 이렇게 각 단계를 거치면서 최종적으로는 신용 위험도를 더욱 정확하게 예측할 수 있는 피처 벡터를 구성할 수 있습니다. 이는 모델의 성능을 크게 향상시키는 중요한 과정입니다.

 

결론

오늘은 머신러닝(Machine Learning)의 절차와 이해 - 피처 엔지니어링(feature engineering)에 대해 알아보았습니다. 피처 엔지니어링은 머신러닝의 중요한 단계로, '차원의 저주' 문제와 같은 복잡성을 해결하고, 모델이 데이터를 더 잘 이해하고 학습할 수 있도록 돕습니다. 이 과정은 상관관계 분석, 피처 추출, 범주형 변수 인코딩의 단계로 이루어져 있습니다. 상관관계 분석은 각 피처 간의 관계를 파악하여 중복된 정보를 제거하고, 중요한 피처를 식별하는데 도움을 줍니다. 피처 추출은 기존 피처에서 새로운 피처를 생성하여 모델의 성능을 향상시키는 역할을 합니다. 범주형 변수 인코딩은 범주형 데이터를 모델이 이해할 수 있는 수치형 데이터로 변환하는 과정입니다.

 

이러한 과정들을 통해 피처 엔지니어링은 데이터의 품질을 향상시키고, 머신러닝 모델의 성능을 최적화하는 중요한 역할을 합니다. 따라서, 피처 엔지니어링은 모델 개발에서 빼놓을 수 없는 핵심 과정으로, 이를 통해 예측력이 높은 모델을 개발하고, 이를 실제 서비스에 적용할 수 있게 됩니다. 결론적으로, 피처 엔지니어링은 머신러닝의 핵심적인 요소로, 모델의 성능 향상에 큰 영향을 미칩니다. 이를 통해 데이터로부터 최대한의 가치를 추출하고, 더욱 정확하고 유용한 예측을 가능하게 합니다