머신러닝 모델의 성능은 데이터를 어떻게 다루는 가에 따라 크게 좌우됩니다. 그중에서도 피쳐 엔지니어링은 데이터를 모델에 입력하기 전에 데이터를 준비하고 변환하는 과정을 의미하며, 머신러닝 성능을 향상하기 위한 중요한 단계입니다. 피쳐 엔지니어링을 통해 모델이 학습할 수 있는 더 유용하고 적절한 데이터를 제공함으로써, 정확도와 예측 성능을 크게 개선할 수 있습니다. 이 글에서는 머신러닝에서 피쳐 엔지니어링의 중요성과 다양한 기법들에 대해 알아보겠습니다.
피쳐 엔지니어링을 제대로 이해하려면 먼저 피쳐(Feature)가 무엇인지 알아야 합니다. 피쳐는 모델에 입력되는 데이터의 한 부분으로, 보통 변수라고도 합니다. 이 변수들은 머신러닝 모델이 학습할 수 있도록 데이터를 표현하는 방법입니다. 피쳐 엔지니어링은 단순한 데이터를 보다 복잡하고 유의미한 피쳐로 변환하여 모델이 더 나은 성능을 내도록 돕습니다.
피쳐 엔지니어링의 중요성
모델이 아무리 복잡하고 정교하더라도, 데이터가 제대로 준비되지 않으면 그 성능이 떨어지게 됩니다. 피쳐 엔지니어링을 잘 수행하면 다음과 같은 장점이 있습니다:
- 모델의 예측 성능 향상: 잘 설계된 피쳐는 모델의 정확도를 높입니다.
- 모델의 학습 시간 단축: 적절히 변환된 데이터는 모델이 더 빠르게 학습하도록 도와줍니다.
- 복잡성 감소: 불필요한 변수를 제거하거나 적절하게 처리함으로써, 모델의 복잡성을 줄이고 과적합(overfitting)을 방지할 수 있습니다.
피쳐 엔지니어링은 데이터의 형태에 따라 매우 다양하게 적용될 수 있으며, 다음과 같은 기법들을 사용할 수 있습니다.
데이터 전처리
- 결측값 처리
머신러닝 데이터를 다룰 때는 결측값이 존재할 수 있습니다. 결측값은 모델의 성능을 저하시키기 때문에 이를 적절히 처리해야 합니다. 대표적인 처리 방법으로는 평균값, 중앙값으로 대체하거나, 결측값이 있는 행(row)을 삭제하는 방식이 있습니다. 또한 결측값이 의미가 있을 때는 NaN을 별도의 피쳐로 변환하여 모델에 입력할 수도 있습니다. - 이상치(outlier) 제거
이상치는 데이터의 분포에서 크게 벗어난 값으로, 모델의 예측에 큰 영향을 줄 수 있습니다. 이상치를 제거하거나 수정함으로써 모델의 안정성을 높일 수 있습니다. 이상치를 탐지하는 방법으로는 사분위수(IQR), z-점수 등이 있으며, 이상치를 수정할지 또는 제거할지는 데이터의 특성에 따라 결정해야 합니다.
스케일링과 정규화
- 정규화(Normalization)
정규화는 데이터를 특정 범위로 변환하는 방법입니다. 주로 데이터의 범위를 [0, 1]로 변환하여 모델이 피쳐들 간의 상대적 크기를 제대로 학습할 수 있도록 돕습니다. 예를 들어, 데이터의 최솟값과 최댓값을 사용하여 피쳐의 범위를 0과 1 사이로 변환하는 최소-최대 정규화를 사용할 수 있습니다. - 표준화(Standardization)
표준화는 데이터의 평균을 0, 분산을 1로 맞추는 방식으로, 데이터의 분포가 정규 분포를 따를 때 효과적입니다. 특히, SVM, 로지스틱 회귀와 같은 선형 모델에서는 표준화가 필수적입니다.
범주형 데이터 처리
- 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)
범주형 데이터를 처리할 때, 범주를 수치형 데이터로 변환하는 기법 중 하나입니다. 각 범주를 0 또는 1로 변환하여 모델이 범주형 데이터를 이해할 수 있도록 합니다. 예를 들어, "빨강", "파랑", "노랑"이라는 범주형 데이터가 있을 때, 이를 [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]과 같은 방식으로 변환합니다. - 레이블 인코딩(Label Encoding)
원-핫 인코딩과 달리, 범주형 데이터를 정수로 변환하는 기법입니다. 예를 들어, "빨강"은 1, "파랑"은 2, "노랑"은 3으로 변환할 수 있습니다. 하지만 레이블 인코딩은 범주 간의 순서를 부여하기 때문에, 데이터 간에 크기 비교가 의미 없는 경우 부적절할 수 있습니다.
차원 축소
- 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis)
다차원 데이터를 저 차원으로 축소하여 모델의 학습을 더 효율적으로 만드는 기법입니다. PCA는 데이터의 분산을 최대화하는 방향으로 새로운 축을 생성하여 차원을 축소하지만, 중요한 정보를 잃지 않도록 설계되었습니다. - 특징 선택(Feature Selection)
모든 피쳐가 모델에 동일한 영향을 미치지는 않습니다. 불필요한 피쳐를 제거하거나, 중요한 피쳐만 선택하는 작업을 통해 모델의 복잡성을 줄일 수 있습니다. 대표적인 기법으로는 랜덤 포레스트와 같은 트리 기반 알고리즘을 사용하여 피쳐 중요도를 평가하는 방법이 있습니다.
다중공선성 문제 해결
다중공선성은 두 개 이상의 피쳐가 강한 상관관계를 가지는 문제로, 모델의 예측 성능을 저하시킬 수 있습니다. 다중공선성이 존재하면, 모델은 어느 피쳐가 더 중요한지 구분하기 어려워지므로 피쳐 간 상관관계를 파악하고 이를 적절히 처리해야 합니다.
- 상관행렬 확인
피쳐 간의 상관관계를 확인하기 위해 상관행렬을 사용할 수 있습니다. 상관계수가 0.8 이상인 피쳐들은 다중 공선성을 가질 가능성이 높습니다. - 변수 제거 또는 결합
상관관계가 높은 피쳐 중 하나를 제거하거나, 피쳐들을 결합하여 새로운 피쳐를 생성하는 방법으로 다중 공선성을 해결할 수 있습니다.
피쳐 생성
- 도메인 지식을 활용한 피쳐 생성
도메인 전문가의 지식을 바탕으로 새로운 피쳐를 생성하는 것이 매우 효과적일 수 있습니다. 예를 들어, 시간 데이터를 다루는 경우 날짜 정보를 "주말", "평일"로 구분하여 새로운 피쳐로 추가할 수 있습니다. - 상호작용 피쳐(Interaction Features)
두 개 이상의 피쳐를 결합하여 새로운 피쳐를 만드는 방법입니다. 피쳐 간의 곱셈, 나눗셈, 덧셈 등을 통해 상호작용 효과를 반영할 수 있습니다. 이를 통해 기존 피쳐들이 표현하지 못했던 관계를 모델이 학습할 수 있습니다.
피쳐 엔지니어링에서 주의할 점
- 과적합(overfitting) 주의
지나치게 많은 피쳐를 생성하거나 복잡한 변환을 적용하면, 모델이 학습 데이터에 과적합할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 적절한 규제 기법을 적용하고, 교차 검증을 사용하여 성능을 평가해야 합니다. - 데이터 누수(Data Leakage) 방지
훈련 데이터 외부의 정보를 사용하는 경우, 모델이 미래의 정보를 학습하게 되어 잘못된 예측을 하게 됩니다. 피쳐 엔지니어링 단계에서도 데이터 누수가 발생하지 않도록 철저히 관리해야 합니다.
결론
피쳐 엔지니어링은 머신러닝 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 핵심 과정입니다. 데이터를 단순히 입력하는 것만으로는 좋은 성능을 얻기 어렵기 때문에, 다양한 피쳐 엔지니어링 기법을 적용하여 데이터를 적절히 변환하는 것이 중요합니다. 이번 글에서 소개한 기법들은 데이터의 특성과 목적에 맞게 선택할 수 있으며, 이를 통해 더 나은 예측 모델을 만들 수 있습니다.