머신러닝(Machine Learning) 실전 데이터 스플릿

데이터 스플릿은 효율성을 증가시킵니다.

 

서론

 

이번에는 머신러닝에서 중요한 단계인 '데이터 스플릿'의 실전 적용에 대해 이야기해보려고 합니다. 이전 글에서는 데이터 스플릿의 개념과 중요성, 그리고 이를 적용하는 기본적인 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 이론을 실제 문제에 적용하는 단계로 나아가볼까요?

 

머신러닝에서 데이터 스플릿은 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소입니다. 모델이 학습 데이터에만 과도하게 적응하여 새로운 데이터에 대한 예측 능력이 떨어지는 과적합을 방지하고, 모델의 일반화 성능을 평가하기 위해 필요한 과정입니다. 이는 모든 머신러닝 프로젝트에서 꼭 필요한 단계로, 실제 문제 해결을 위해선 이론뿐만 아니라 실전에서의 적용 능력도 필요합니다. 이번 글에서는 실제 데이터셋에 데이터 스플릿을 적용해보고, 이를 통해 얻은 결과를 분석해보겠습니다.

 

실제 문제를 풀어보는 과정을 통해 이론이 실제로 어떻게 적용되는지, 그리고 이를 통해 어떤 통찰을 얻을 수 있는지 함께 살펴볼 것입니다. 데이터 스플릿의 실전 적용에 대한 이해를 돕기 위해, 특정 데이터셋을 사용하여 실제로 데이터 스플릿을 수행하는 코드 예제를 준비하였습니다. 이를 통해 데이터 스플릿의 원리를 더 깊이 이해하고, 실전에서 어떻게 적용되는지를 직접 경험해보실 수 있을 것입니다. 이제 함께 머신러닝의 실전적인 측면을 탐색해보는 시간을 가지도록 하겠습니다.

 

train_test_split

 

먼저, 가장 기본적인 데이터 스플릿 방법을 살펴보겠습니다. 이는 전체 데이터셋을 훈련 세트와 테스트 세트로 분리하는 방법입니다. 이를 위해 sklearn 라이브러리의 train_test_split 함수를 사용합니다.

 

from sklearn.model_selection import train_test_split

# 독립 변수와 종속 변수를 정의합니다.
X = df.drop(columns="target") 
y = df.target

# 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분리합니다.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

 

위 코드에서 `test_size=0.2`는 전체 데이터의 20%를 테스트 세트로 사용하겠다는 것을 의미합니다. `random_state=42`는 데이터 스플릿의 재현성을 보장하기 위한 난수 생성 시드입니다. 이제 훈련 세트를 다시 훈련 세트와 검증 세트로 분리해보겠습니다. 이를 통해 모델의 성능을 검증하고 하이퍼파라미터를 튜닝할 수 있습니다.

 

X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X_train, y_train, test_size=0.2, random_state=42)

 

위 코드는 훈련 세트를 다시 80:20 비율로 훈련 세트와 검증 세트로 분리합니다. 이제 우리는 훈련, 검증, 테스트 3가지 종류의 세트를 가지게 되었습니다. 이렇게 분리된 각 세트의 크기를 확인해보겠습니다.

 

print('훈련 세트 크기:', X_train.shape)
print('검증 세트 크기:', X_val.shape)
print('테스트 세트 크기:', X_test.shape)

 

이제 이 세트들을 사용하여 모델을 학습하고 검증하며 최적의 파라미터를 찾을 수 있습니다. 이 과정에서 검증 세트를 사용하여 모델의 성능을 평가하고, 이를 통해 모델의 하이퍼파라미터를 조정하게 됩니다. 그리고 마지막으로 테스트 세트를 사용하여 최종적으로 모델의 성능을 평가합니다. 이처럼 데이터 스플릿은 모델의 성능을 평가하고 최적의 파라미터를 찾는 데 있어 중요한 역할을 합니다. 따라서 데이터 스플릿 과정을 잘 이해하고 적절히 활용하는 것이 머신러닝 모델 성능 향상에 중요한 요소가 됩니다.

 

 

K-Fold

 

K-Fold 방식은 전체 데이터를 K개의 부분으로 나누고, 이 중 한 부분을 검증 데이터로, 나머지 부분을 학습 데이터로 사용하는 방식입니다. K-Fold를 통해 모든 데이터를 학습에 활용할 수 있으며, 모델의 과적합을 방지하고 일반화 성능을 높일 수 있습니다. 이 방식은 교차 검증(cross-validation)에 주로 사용됩니다. 아래는 K-Fold를 사용하는 Python 코드 예시입니다.

 

from sklearn.model_selection import KFold

# KFold 객체를 생성합니다.
kf = KFold(n_splits=5, random_state=42, shuffle=True)

# KFold를 이용해 데이터를 분할합니다.
for train_index, val_index in kf.split(X):
    X_train, X_val = X[train_index], X[val_index]
    y_train, y_val = y[train_index], y[val_index]

    # 이후 모델 학습 및 검증 코드 작성

 

위 코드에서 `n_splits=5`는 데이터를 5개의 폴드로 분할하겠다는 것을 의미하며, `random_state=42`는 재현성을 위한 난수 시드값입니다. `shuffle=True`는 데이터를 분할하기 전에 무작위로 섞는 것을 의미합니다. 이렇게 분할된 데이터는 이후에 모델 학습 및 검증에 사용됩니다. 이 과정을 통해 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. K-Fold는 교차 검증을 수행할 때 매우 유용한 방법입니다.

 

Stratified K-Fold

 

 Stratified K-Fold는 클래스의 비율을 고려하여 데이터를 분할하는 방법입니다. 특히, 불균형한 분포도를 가진 레이블 데이터 집합을 다룰 때 유용합니다. 이 방법은 각 클래스의 비율이 학습 세트와 검증 세트에서 동일하게 유지되도록 데이터를 분할합니다. 이로 인해 모델이 특정 클래스를 과소평가하거나 과대평가하는 문제를 방지할 수 있습니다. 아래는 Stratified K-Fold를 사용하는 Python 코드 예시입니다.

 

from sklearn.model_selection import StratifiedKFold

# StratifiedKFold 객체를 생성합니다.
skf = StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=42, shuffle=True)

# StratifiedKFold를 이용해 데이터를 분할합니다.
for train_index, val_index in skf.split(X, y):
    X_train, X_val = X[train_index], X[val_index]
    y_train, y_val = y[train_index], y[val_index]

    # 이후 모델 학습 및 검증 코드 작성

 

 위 코드에서 `n_splits=5`는 데이터를 5개의 폴드로 분할하겠다는 것을 의미하며, `random_state=42`는 재현성을 위한 난수 시드값입니다. `shuffle=True`는 데이터를 분할하기 전에 무작위로 섞는 것을 의미합니다. 이렇게 분할된 데이터는 이후에 모델 학습 및 검증에 사용됩니다. 이 과정을 통해 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. Stratified K-Fold는 클래스 불균형 문제를 해결하는 데 효과적인 방법 중 하나입니다.  K-Fold와 Stratified K-Fold는 둘 다 데이터를 교차 검증을 위해 여러 하위 집합으로 분할하는 방법이지만, 데이터 분할 방식에 차이가 있습니다.

 

K-Fold는 데이터를 K개의 '폴드'로 나누고, 각 폴드를 차례대로 테스트 세트로 사용하며 나머지 (K-1)개의 폴드를 학습 세트로 사용합니다. 이 방법은 데이터를 무작위로 분할하므로, 각 폴드 내 클래스의 비율이 전체 데이터셋의 클래스 비율과 다를 수 있습니다.

 

Stratified K-Fold는 K-Fold의 변형으로, 각 폴드가 전체 데이터셋의 클래스 분포를 대표하도록 설계되었습니다. 즉, 각 폴드 내의 클래스 비율이 전체 데이터셋의 클래스 비율과 동일하게 유지됩니다. 이 방법은 불균형한 클래스 분포를 가진 데이터셋에 특히 유용합니다.

 

결국, 이 두 방법의 주요 차이점은 Stratified K-Fold가 클래스의 비율을 고려한다는 점입니다. 따라서, 특정 클래스의 샘플 수가 매우 적은 불균형 데이터셋에서는 Stratified K-Fold를 사용하는 것이 일반적으로 더 좋은 성능을 제공합니다. 반면, 클래스 분포가 균형을 이루는 데이터셋에서는 K-Fold를 사용해도 충분합니다.

 

결론

 

데이터 스플릿은 머신러닝 모델의 성능을 평가하고 최적의 파라미터를 찾는 데 있어 핵심적인 역할을 합니다. 이번 글에서는 실전적인 측면에서 데이터 스플릿을 적용하는 방법을 다루었습니다. 훈련 세트, 검증 세트, 테스트 세트로 데이터를 분리하며, 이를 통해 모델의 일반화 성능을 평가하고 과적합을 방지하는 방법을 살펴보았습니다. 또한, K-Fold와 Stratified K-Fold 등 교차 검증 방법을 적용하여 모델의 성능을 향상시키는 방법을 소개하였습니다. K-Fold는 데이터를 여러 부분으로 나누어 교차 검증을 수행하며, Stratified K-Fold는 클래스의 비율을 고려하여 데이터를 분할하는 방법을 제공합니다. 이러한 방법들은 각각 서로 다른 장점을 가지며, 사용하는 데이터셋의 특성에 따라 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 이론적인 이해와 실전적인 적용 능력을 통해 더 효과적인 머신러닝 모델을 구축할 수 있습니다.