피처 엔지니어링(Feature Engineering)은 머신러닝 모델의 성능을 극대화하기 위해 데이터의 특성을 변환하고 새로운 피처를 생성하는 과정입니다. 좋은 피처는 모델의 성능을 크게 향상할 수 있으며, 데이터 분석의 품질을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 이번 글에서는 피처 엔지니어링을 5가지 소주제로 나누어 자세히 살펴보겠습니다.
1. 피처 엔지니어링의 필요성
피처 엔지니어링은 데이터 분석과 머신러닝에서 매우 중요한 단계입니다. 원시 데이터는 종종 분석에 직접 사용하기 어렵기 때문에, 데이터를 변환하고 새로운 피처를 생성하여 모델의 성능을 향상시킵니다. 좋은 피처는 모델이 데이터를 더 잘 이해하고, 더 나은 예측을 할 수 있도록 도와줍니다. 피처 엔지니어링을 통해 데이터를 의미 있게 변환함으로써 분석의 정확성을 높이고, 모델의 성능을 극대화할 수 있습니다.
2. 피처 선택
피처 선택은 중요한 피처를 선택하고, 불필요한 피처를 제거하는 과정입니다. 이는 모델의 복잡성을 줄이고, 과적합(overfitting)을 방지하는 데 도움이 됩니다. 피처 선택 방법으로는 필터 방식, 래퍼 방식, 임베디드 방식 등이 있습니다.
필터 방식 (Filter Method):
통계적 기법을 사용하여 피처의 중요도를 평가하고, 중요도가 낮은 피처를 제거합니다. 예를 들어, 상관 계수, 카이제곱 검정 등을 사용할 수 있습니다.
래퍼 방식 (Wrapper Method):
모델 학습을 통해 피처의 중요도를 평가하고, 최적의 피처 집합을 선택합니다. 예를 들어, 순방향 선택, 후진 제거, 단계적 선택 방법 등이 있습니다.
임베디드 방식 (Embedded Method):
모델 학습 과정에서 피처의 중요도를 평가하고, 중요도가 낮은 피처를 제거합니다. 예를 들어, Lasso 회귀, 결정 트리 기반 모델 등이 있습니다.
3. 피처 생성
피처 생성은 새로운 피처를 만드는 과정입니다. 이는 기존 피처를 변환하거나 결합하여 새로운 피처를 생성하는 방법입니다. 예를 들어, 날짜 데이터를 사용하여 요일, 월, 분기 등의 새로운 피처를 생성하거나, 여러 피처를 결합하여 새로운 피처를 만들 수 있습니다. 피처 생성은 모델이 데이터의 특성을 더 잘 이해할 수 있도록 도와줍니다.
4. 피처 스케일링
피처 스케일링은 데이터의 스케일을 조정하여 모델의 성능을 향상시키는 과정입니다. 이는 변수 간의 스케일 차이를 줄이고, 모델의 학습 속도를 높이며, 성능을 향상합니다. 피처 스케일링 방법으로는 정규화(Normalization)와 표준화(Standardization)가 있습니다.
정규화 (Normalization):
데이터를 0과 1 사이의 값으로 변환합니다. 이는 각 변수의 최소값과 최댓값을 기준으로 데이터를 스케일링하는 방법입니다.
표준화 (Standardization):
데이터를 평균이 0이고, 분산이 1인 정규 분포로 변환합니다. 이는 각 변수의 평균과 표준편차를 기준으로 데이터를 스케일링하는 방법입니다.
5. 피처 변환
피처 변환은 데이터를 분석에 적합한 형식으로 변환하는 과정입니다. 이는 데이터의 일관성을 확보하고, 분석의 정확성을 높이는 데 중요합니다. 피처 변환 방법으로는 로그 변환(Log Transformation), 제곱근 변환(Square Root Transformation), 이항 변환(Box-Cox Transformation) 등이 있습니다.
로그 변환 (Log Transformation):
데이터의 분포를 정규화하는 데 사용됩니다.
제곱근 변환 (Square Root Transformation):
데이터의 분포를 대칭적으로 만들기 위해 사용됩니다.
피처 엔지니어링은 데이터 분석과 머신러닝에서 중요한 단계입니다. 좋은 피처는 모델의 성능을 크게 향상할 수 있으며, 데이터의 특성을 보다 명확히 하고 분석 결과의 신뢰성을 높이는 데 기여합니다. 피처 선택, 피처 생성, 피처 스케일링, 피처 변환 등의 과정을 통해 데이터를 효율적으로 변환하고, 분석의 품질을 향상할 수 있습니다.
오늘은 각 단계별 피처 엔지니어링의 필요성, 피처 선택, 피처 생성, 스케일링 그리고 피처 변환 등 을 알아보는 시간이었습니다.