데이터 전처리는 기계 학습 및 딥 러닝 모델에 입력할 데이터를 정리, 변환 및 준비하는 프로세스입니다.
이 프로세스는 주로 누락된 데이터, 중복 및 이상값을 처리하고 적절한 데이터 평활화, 크기 조정 및 정규화를 수행합니다.
또한 자연어 처리는 토큰화, 워드 프로세싱 중지, 워드 임베딩과 같은 추가 작업을 수행합니다.
데이터 전처리는 모델의 성능과 안정성에 큰 영향을 미치기 때문에 중요한 단계입니다.
효과적인 전처리를 위해서는 데이터의 속성과 특성을 잘 이해하고 해당 도메인에 특화된 기술을 활용해야 합니다.
아래 기사에서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
데이터 정리
누락된 값 처리
데이터 전처리 중에 처리해야 하는 가장 일반적인 문제는 값 누락입니다.
누락값은 데이터가 누락되었거나 비어 있는 값입니다.
이러한 결측값은 모델 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 적절하게 처리해야 합니다.
누락된 값을 처리하는 한 가지 방법은 해당 특성의 평균, 중앙값, 모드 등으로 채우는 것입니다.
이 방법은 일반적으로 범주형 데이터가 아닌 숫자형 데이터에 적용됩니다.
예를 들어, 전체 데이터의 평균 연령으로 연령의 결측값을 채우는 것이 일반적입니다.
결측값을 처리하는 또 다른 방법은 해당 특성의 대부분을 구성하는 값으로 결측값을 채우는 것입니다.
이 방법은 주로 범주형 변수에 사용됩니다.
예를 들어 교육수준 변수의 결측값은 데이터에서 가장 자주 나타나는 교육수준으로 채워질 수 있다.
누락된 값을 처리하는 또 다른 방법은 누락된 값이 포함된 행이나 열을 삭제하는 것입니다.
이 방법은 다른 데이터와 독립적으로 결측값이 발생하는 경우에 적용됩니다.
결측값이 너무 많으면 해당 기능이나 레코드를 삭제하는 것이 좋습니다.
이상값 처리
이상값은 대부분의 데이터 포인트에서 멀리 떨어진 값입니다.
이상값은 데이터 분석 결과를 왜곡할 수 있으므로 선제적으로 처리하는 것이 좋습니다.
이상값을 처리하는 한 가지 방법은 이상값을 제거하는 것입니다.
이 방법은 이상값이 다른 데이터와 완전히 독립적으로 발생할 때 적용됩니다.
예를 들어 연령 변수에 오류가 있고 120세의 사람이 포함된 경우 해당 데이터를 삭제할 수 있습니다.
또 다른 방법은 이상값을 다른 값으로 바꾸는 것입니다.
그러나 이 경우에도 대체가치를 어떻게 결정하는가가 중요한 문제이다.
일반적으로 이상값을 대체할 때에는 변수의 평균, 중앙값, 최빈값을 사용하는 것이 일반적입니다.
데이터의 특성이나 영역에 따라 이상값 처리 방법이 다르게 적용될 수 있으므로 상황에 따라 적절한 방법을 선택해야 합니다.
중복 데이터 처리
데이터 전처리 중 또 다른 중요한 문제는 중복 데이터입니다.
중복된 데이터는 모델 성능을 불필요하게 저하시킬 수 있으며, 해석 결과의 신뢰성도 저하시킬 수 있습니다.
따라서 중복된 데이터를 정확하게 처리하는 것이 매우 중요합니다.
중복 데이터를 처리하는 한 가지 방법은 중복 데이터를 제거하는 것입니다.
이 방법은 오류로 인해 데이터가 중복되는 경우에 적용됩니다.
중복된 데이터를 찾으려면 데이터의 고유성을 확인해야 합니다.
또 다른 방법은 중복된 데이터를 유지하고 처리하는 것입니다.
이 방법은 중복 데이터에 의미 있는 패턴이나 정보가 포함되어 있는 경우에 유용합니다.
예를 들어 판매 데이터가 동일한 고객에 대한 여러 거래를 기록하는 경우 중복 데이터를 유지하여 해당 고객의 구매 패턴을 이해할 수 있습니다.
데이터 평활화
스케일링
스케일링은 데이터의 값 범위를 조정하는 행위입니다.
데이터 규모가 크게 다른 경우 모델은 큰 값의 영향을 더 많이 받아 최적의 모델을 찾기가 어려울 수 있습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 스케일링을 수행할 수 있습니다.
스케일링의 대표적인 방법 중 하나가 표준화이다.
표준화란 데이터의 평균을 0, 표준편차를 1로 하여 중심을 기준으로 분포를 조정하는 방법입니다.
표준화는 정규분포를 가정할 때 유용합니다.
또 다른 스케일링 방법은 정규화입니다.
정규화는 데이터의 값을 범위에 매핑하는 방법입니다.
데이터를 최소값과 최대값으로 정규화하는 최소-최대 정규화는 일반적인 방법 중 하나입니다.
정규화는 데이터 분포에 대한 가정이 없을 때 유용합니다.
표준화
정규화는 데이터의 분포를 조정하여 표준 정규 분포로 변환하는 프로세스입니다.
정규화는 일반적으로 연속형 변수나 숫자 데이터에 적용됩니다.
이는 편향된 분포나 큰 값의 영향을 줄이기 위해 이러한 데이터를 변환해야 하기 때문입니다.
정규화의 대표적인 방법 중 하나가 로그변환(log Transformation)이다.
로그 변환은 데이터의 규모를 줄이고 오른쪽으로 치우친 분포를 왼쪽으로 이동하여 정규 분포에 더 가깝게 만듭니다.
또 다른 정규화 방법은 Box-Cox 변환입니다.
Box-Cox 변환은 양수 값을 갖는 데이터를 정규 분포로 변환하는 방법입니다.
Box-Cox 변환은 데이터가 양수이고 차이가 클 때 유용합니다.
데이터 변환
데이터 변환은 데이터의 형식을 변경하는 프로세스입니다.
데이터 변환은 데이터 분포를 조정하거나 모델 가정을 충족시키기 위해 수행되는 경우가 많습니다.
데이터 변환 방법 중 하나는 변수 평활화입니다.
스무딩(Smoothing)이란 변수의 움직임을 더 부드럽게 만드는 과정을 말합니다.
평활화는 일반적으로 이동 평균 또는 지수 평활화와 같은 방법을 사용하여 수행됩니다.
데이터 변환의 또 다른 방법은 변수의 이진화입니다.
이분화란 연속형 변수를 범주형 변수로 변환하는 것을 의미합니다.
연속형 변수를 특정 임계값을 기준으로 더 큰 값과 작은 값으로 나누는 것이 일반적입니다.
결론적으로
데이터 정리와 데이터 스무딩은 데이터 전처리에서 매우 중요한 작업입니다.
결측값 처리, 이상값 처리, 중복 데이터 처리는 데이터의 정확성과 신뢰성을 유지하는 데 필수적인 작업입니다.
스케일링, 정규화, 데이터 변환은 모델 성능을 향상시키기 위한 작업으로, 데이터의 스케일과 분포를 조정하는 데 매우 유용합니다.
데이터 전처리에는 데이터 품질을 확인하고 누락된 값, 이상치, 중복 데이터를 처리하는 작업이 필요합니다.
또한 데이터의 규모와 분포를 조정하여 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다.
따라서 데이터 정리 및 데이터 평활화는 데이터 분석에서 매우 중요한 단계이므로 신중하게 수행해야 합니다.
추가 유용한 정보
결측값 처리는 데이터 분석에서 가장 흔히 발생하는 문제로, 여러 가지 방법이 적용될 수 있습니다.
데이터의 신뢰성을 손상시키지 않으면서 적절한 대체 값으로 이상값을 처리하는 것이 중요합니다.
중복 데이터 처리는 데이터의 고유성을 보장하고 중복 데이터 제거 또는 유지 중에서 선택할 수 있도록 해줍니다.
스케일링은 데이터의 값 범위를 조정하여 모델 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
정규화는 모델 가정을 만족시키기 위해 데이터 분포를 조정하는 데 유용합니다.
당신이 놓칠 수 있는 것
데이터 정리와 데이터 스무딩은 데이터 전처리 과정에서 필수적인 작업입니다.
이러한 단계가 제대로 수행되지 않으면 모델 성능이 저하되고 데이터 분석 결과를 신뢰할 수 없게 될 수 있습니다.
따라서 데이터 정리 및 데이터 스무딩 작업에는 충분한 주의가 필요합니다.