7. 데이터 선택

 

데이터 과학 및 머신러닝 프로젝트에서 데이터 선택은 중요한 전처리 단계 중 하나입니다. 데이터 선택에는 인스턴스 선택, 특성 선택, 차원 선택이 포함됩니다. 각기 다른 목적과 방법론을 가지고 있으며, 이를 통해 데이터의 효율성을 높이고, 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다.

1. 인스턴스 선택 (Instance Selection)

인스턴스 선택은 데이터셋에서 유용하고 대표적인 데이터 샘플(인스턴스)을 선택하는 과정입니다. 이 과정은 특히 데이터셋이 매우 크거나, 노이즈가 많은 데이터를 포함하고 있을 때 유용합니다. 인스턴스 선택을 통해 학습 시간을 줄이고, 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

 

예시: 트레인-테스트 세트 분할을 예시로 들고, 다양한 임의 추출 방법에 대해 설명하겠습니다.

트레인-테스트 세트 분할 (Train-Test Set Split)

데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할하는 것은 모델을 훈련시키고 이 모델의 성능을 검증하는 과정에서 필수적입니다. 일반적으로 데이터의 70-80%를 훈련용으로, 나머지 20-30%를 테스트용으로 분할합니다. 이 방법은 모델이 새로운 데이터에 대해 얼마나 잘 작동하는지를 평가하는 데 도움을 줍니다.

 

예시: 고객 데이터가 1000개의 샘플로 구성되어 있을 때, 800개는 훈련 데이터로, 200개는 테스트 데이터로 무작위로 분할하여 모델의 일반화 능력을 평가할 수 있습니다.

1) 단순 임의 추출법 (Simple Random Sampling)

단순 임의 추출법은 모집단에서 각 인스턴스를 무작위로 선택하는 가장 기본적인 형태의 추출 방법입니다. 모든 샘플에 동일한 선택 확률을 부여합니다.

 

예시: 1000개의 고객 데이터에서 300개를 무작위로 선택하여 조사를 실시하는 경우, 각 고객은 동일한 확률로 조사 대상이 될 수 있습니다.

2) 층화 임의 추출법 (Stratified Random Sampling)

층화 임의 추출법은 모집단을 비슷한 특성을 가진 여러 개의 층(그룹)으로 나눈 뒤, 각 층에서 동일한 방법으로 샘플을 추출합니다. 이 방법은 모집단의 다양성을 보장하고자 할 때 유용합니다.

 

예시: 고객을 남성과 여성으로 나누고 각 그룹에서 150명씩 무작위로 선택하여 성별 비율을 유지한 채로 데이터를 수집합니다.

3) 계통 추출법 (Systematic Sampling)

계통 추출법은 첫 번째 데이터를 무작위로 선택한 후, 그 이후로는 정해진 간격(계통)으로 데이터를 선택하는 방법입니다.

예시: 리스트에서 첫 번째 고객을 무작위로 선택한 후, 그 다음부터는 매 10번째 고객을 추출하여 조사 대상으로 합니다.

4) 집락 추출법 (Cluster Sampling)

집락 추출법은 모집단을 여러 개의 집단(클러스터)으로 나누고, 그 중 일부 클러스터를 무작위로 선택한 다음, 선택된 클러스터의 모든 인스턴스를 조사 대상으로 합니다. 이 방법은 조사 비용을 절감할 때 유용합니다.

 

예시: 전국의 여러 지역을 대표하는 10개의 도시를 무작위로 선택하고, 선택된 각 도시의 모든 가구를 조사 대상으로 합니다.

2. 특성 선택 (Feature Selection)

특성 선택은 데이터의 특성(변수) 중에서 중요하고 영향력 있는 특성만을 선택하는 과정입니다. 이 방법은 모델의 복잡성을 줄이고, 과적합을 방지하며, 모델의 해석력을 향상시킬 수 있습니다.

특성 선택 방법

1) 필터 방법 (Filter Method)

필터 방법은 특성의 중요성을 평가할 때 모델의 성능을 고려하지 않고, 통계적인 방법을 사용하여 각 특성의 스코어를 계산합니다. 이 점수는 특성이 결과 변수와 얼마나 관련이 있는지를 나타내며, 높은 점수를 가진 특성을 선택합니다. 이 방법은 계산 비용이 낮고, 상대적으로 빠르다는 장점이 있습니다.

 

예시:
피어슨 상관 계수를 사용하여 수치형 특성이 타겟 변수와 얼마나 강하게 연관되어 있는지를 평가합니다. 상관 계수가 설정한 임계값 이상인 특성만을 선택하여 모델링에 사용합니다.

2) 래퍼 방법 (Wrapper Method)

래퍼 방법은 예측 모델의 성능을 직접적으로 사용하여 특성의 중요성을 평가합니다. 주어진 특성의 부분 집합을 사용하여 모델을 훈련시키고, 검증 데이터셋을 통해 모델의 성능을 평가합니다. 이 성능을 기반으로 특성을 추가하거나 제거합니다. 래퍼 방법은 보통 재귀적 특성 제거(Recursive Feature Elimination, RFE)와 같은 알고리즘을 사용합니다.

 

예시:
로지스틱 회귀 모델을 사용하고, RFE 방법으로 모델의 성능을 가장 많이 향상시키는 특성들을 순차적으로 선택합니다. 각 단계에서 가장 적게 기여하는 특성을 제거하고, 남은 특성들로 모델을 다시 훈련시켜 최적의 특성 조합을 찾습니다.

3) 임베디드 방법 (Embedded Method)

임베디드 방법은 모델 자체에 특성 선택 기능이 내장된 방법을 사용합니다. 이 방법은 특성 선택과 모델 훈련을 동시에 수행하며, 래퍼 방법과 필터 방법의 장점을 결합한 것입니다. 대표적인 예로는 랜덤포레스트나 라쏘 회귀(Lasso Regression)가 있습니다.

 

예시:
라쏘 회귀는 회귀 계수의 절대값에 대한 페널티를 부여하여 일부 회귀 계수를 정확히 0으로 만듭니다. 이 과정에서 중요하지 않은 특성의 계수가 0이 되어 자연스럽게 특성 선택이 이루어집니다. 모델을 훈련시키면서 중요한 특성만을 남기게 됩니다.

이 세 가지 방법은 각각 다른 접근 방식을 사용하여 데이터의 특성을 선택하고, 데이터 과학 프로젝트의 요구사항과 데이터의 특성에 따라 적절한 방법을 선택할 수 있습니다. 각 방법의 선택은 모델의 정확도, 해석 용이성, 계산 비용 등을 고려하여 결정되어야 합니다.

3. 차원 선택 (Dimension Selection)

차원 선택은 데이터의 차원을 축소하여, 더 낮은 차원의 공간에서 데이터를 표현하는 과정입니다. 이 방법은 특성 선택과 유사하지만, 기존의 특성을 변형하거나 합성하여 새로운 차원을 생성합니다. 이는 데이터의 복잡성을 줄이고, 중요한 정보를 보존하는 데 유용합니다.

 

예시: 고차원의 이미지 데이터를 처리하고자 할 때, 차원 선택을 통해 중요한 이미지 특성을 보존하면서 데이터의 차원을 줄일 수 있습니다. 예를 들어, 주성분 분석(PCA)이나 t-SNE와 같은 기법을 사용하여 이미지 데이터의 차원을 축소하고, 이를 통해 이미지 분류 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

---

이러한 데이터 선택 기법은 데이터의 품질을 향상시키고, 분석 과정을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다. 각 기법은 데이터의 특성과 분석 목표에 따라 적절히 선택되어야 하며, 이를 통해 더 효율적이고 정확한 데이터 분석이 가능해집니다. 데이터 선택은 모델의 성능 뿐만 아니라, 데이터 처리 속도와 결과의 해석 가능성에도 중대한 영향을 미칩니다.