데이터 변환 및 스케일링은 데이터 분석과 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위한 중요한 단계입니다. 이 과정은 데이터를 분석하기에 적합한 형태로 변환하고, 변수 간의 스케일 차이를 조정하여 모델의 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다. 이번 글에서는 데이터 변환 및 스케일링을 5가지 소주제로 나누어 살펴보겠습니다.
1. 데이터 변환의 필요성
데이터 변환은 원시 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환하는 과정을 의미합니다. 이는 데이터의 일관성을 확보하고, 분석의 정확성을 높이는 데 중요합니다. 예를 들어, 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환하거나, 로그 변환을 통해 데이터의 분포를 정규화할 수 있습니다. 이러한 변환은 데이터의 특성을 보다 명확히 하고, 분석 결과의 신뢰성을 높이는 데 기여합니다.
2 범주형 데이터 인코딩
범주형 데이터는 문자열이나 기호로 표현된 데이터를 의미합니다. 머신러닝 모델은 수치형 데이터를 처리하기 때문에, 범주형 데이터를 수치형 데이터로 변환해야 합니다. 범주형 데이터를 인코딩하는 방법에는 여러 가지가 있습니다.
레이블 인코딩:
각 범주를 고유한 숫자로 변환합니다. 예를 들어, 색상을 "red", "green", "blue"로 표현할 때, 이를 0, 1, 2로 변환할 수 있습니다.
원-핫 인코딩:
각 범주를 이진 벡터로 변환합니다. 예를 들어, "red", "green", "blue"를 각각 [1, 0, 0], [0, 1, 0], [0, 0, 1]로 변환할 수 있습니다.
3. 로그 변환
로그 변환은 데이터의 분포를 정규화하는 데 사용되는 기법입니다. 데이터의 분포가 비대칭적이거나, 큰 값과 작은 값의 차이가 클 때 로그 변환을 통해 데이터의 스케일을 조정할 수 있습니다. 로그 변환은 데이터의 분포를 더 대칭적으로 만들고, 분석의 정확성을 높이는 데 도움이 됩니다.
4. 정규화와 표준화
정규화와 표준화는 데이터의 스케일을 조정하는 중요한 기법입니다. 이는 변수 간의 스케일 차이를 줄이고, 모델의 학습 속도를 높이며, 성능을 향상시킵니다.
정규화 (Normalization):
데이터를 0과 1 사이의 값으로 변환합니다. 이는 각 변수의 최소값과 최대값을 기준으로 데이터를 스케일링하는 방법입니다.
표준화 (Standardization):
데이터를 평균이 0이고, 분산이 1인 정규 분포로 변환합니다. 이는 각 변수의 평균과 표준편차를 기준으로 데이터를 스케일링하는 방법입니다.
5. 비닝(Binning)
비닝은 연속형 변수를 범주형 변수로 변환하는 기법입니다. 이는 데이터의 변동성을 줄이고, 분석의 해석성을 높이는 데 도움이 됩니다. 비닝의 방법으로는 균등 간격 비닝과 빈도 기반 비닝이 있습니다.
균등 간격 비닝 (Equal-Width Binning):
데이터를 동일한 간격으로 나누어 비닝하는 방법입니다.
빈도 기반 비닝 (Equal-Frequency Binning):
데이터를 동일한 빈도로 나누어 비닝하는 방법입니다.
데이터 변환 및 스케일링은 데이터 분석과 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위한 중요한 단계입니다. 적절한 데이터 변환 기법을 적용하면 데이터의 품질을 향상시키고, 보다 정확한 분석 결과를 얻을 수 있습니다. 범주형 데이터 인코딩, 로그 변환, 정규화 및 표준화, 비닝 등의 방법을 통해 데이터를 효율적으로 변환하고 스케일링할 수 있습니다.