머신 러닝(ML)에서 데이터 전처리의 중요성

데이터 전처리는 지저분한 원시 데이터를 모델 학습을 위한 깔끔하고 구조화된 형식으로 변환하는 머신 러닝의 중요한 단계입니다. 여기에는 모델 정확도를 높이고, 데이터 유출을 방지하며, 알고리즘과의 호환성을 보장하기 위해 데이터를 정리, 변환, 인코딩, 분할하는 작업이 포함됩니다. 종종 데이터 정리와 혼동되기도 하지만, 전처리는 안정적인 머신 러닝 파이프라인에 중요한 광범위한 작업을 포함합니다. Pandas, Scikit-learn, Apache Spark와 같은 도구를 사용하면 이 프로세스를 간소화하여 다양한 프로젝트 규모와 복잡성에 걸쳐 확장 가능하고 효과적으로 수행할 수 있습니다.

머신 러닝에서 데이터 전처리란 무엇인가요?

머신 러닝에서 데이터 전처리는 원시 데이터를 머신 러닝 알고리즘이 효과적으로 사용할 수 있는 형식으로 정리, 구성, 변환하는 단계를 말합니다. 실제 데이터에는 누락된 값, 일관되지 않은 형식, 이상값, 관련 없는 특징이 포함되어 있어 지저분한 경우가 많습니다. 적절한 사전 처리를 하지 않으면 아무리 정교한 머신러닝 모델이라도 패턴을 찾는 데 어려움을 겪거나 잘못된 결과를 도출할 수 있습니다.

효과적인 데이터 전처리는 ML 모델의 정확성과 효율성을 향상시킬 뿐만 아니라 데이터에 숨겨진 더 깊은 인사이트를 발견하는 데도 도움이 됩니다. 또한 입력 데이터의 품질, 일관성, 관련성을 보장함으로써 성공적인 ML 프로젝트의 토대를 마련합니다.

데이터 전처리와 데이터 정리 비교

데이터 전처리와 데이터 정리는 종종 같은 의미로 사용되지만, 데이터 준비 파이프라인에서 서로 다른 단계를 가리킵니다. 데이터 정리는 실제로 광범위한 데이터 전처리 프로세스의 하위 집합입니다. 이 둘의 차이점을 이해하는 것은 신뢰할 수 있는 머신 러닝 모델을 구축하는 데 매우 중요하며, 각각은 다음을 준비하는 데 고유한 역할을 합니다. 분석용 원시 데이터. 아래 표에는 구체적인 목적, 작업 및 중요성이 명확하게 나와 있습니다.

머신 러닝에서 데이터 전처리가 중요한 이유

효과적인 데이터 전처리는 머신러닝 파이프라인에서 매우 중요한 단계입니다. 모델에 공급되는 데이터가 깨끗하고 일관되며 유익한 정보가 되도록 보장하여 성능과 신뢰성에 직접적인 영향을 미칩니다. 다음은 머신 러닝에서 데이터 전처리가 중요한 몇 가지 주요 이유입니다:

• • 모델 정확도를 개선합니다: 깨끗하고 잘 구조화된 데이터는 알고리즘이 패턴을 더 효과적으로 학습하여 더 나은 예측과 결과를 도출할 수 있게 해줍니다.
  • 노이즈와 불일치를 줄입니다: 관련성이 없거나 잘못된 데이터를 제거하면 잘못된 인사이트와 모델 혼동을 방지하는 데 도움이 됩니다.
  • 누락되거나 불완전한 데이터를 처리합니다: 전치 또는 삭제와 같은 전처리 기술을 통해 데이터의 공백으로 인해 모델 성능이 저하되지 않도록 합니다.
  • 데이터 호환성을 보장합니다: 많은 머신 러닝 알고리즘에는 특정 형식의 데이터가 필요하므로 다음과 같은 전처리 단계가 필요합니다. 정규화 또는 인코딩을 통해 데이터를 이러한 요구 사항과 호환되도록 합니다.
  • 데이터 유출을 방지합니다: 전처리 과정에서 데이터를 적절히 분할(훈련, 검증, 테스트 세트로)하면 과적합을 방지하고 공정한 모델 평가를 보장하는 데 도움이 됩니다.
  • 시간과 리소스를 절약할 수 있습니다: 깨끗하고 체계적으로 정리된 데이터는 모델 학습을 간소화하고, 계산 비용을 절감하며, 개발 주기를 단축합니다.

데이터 전처리 기술

데이터 전처리에는 머신러닝 모델에 사용할 원시 데이터를 준비하기 위해 고안된 다양한 기술이 포함됩니다. 각 기술은 데이터 세트의 특정 문제를 해결하고 더 깨끗하고 신뢰할 수 있는 입력을 제공하는 데 기여합니다. 다음은 가장 일반적으로 사용되는 데이터 전처리 기법 중 일부입니다:

• • 데이터 정리: 오류를 감지 및 수정하고, 중복을 제거하며, 대입 또는 삭제와 같은 전략을 통해 누락된 값을 처리합니다.
  • 정규화 및 스케일링: 범위의 차이를 왜곡하지 않고 숫자 값을 공통 배율로 조정하며, 종종 KNN 또는 경사 하강 기반 모델과 같은 알고리즘에 필수적입니다.
  • 범주형 변수를 인코딩합니다: 원핫 인코딩 또는 레이블 인코딩을 사용하여 숫자가 아닌 데이터(예: 레이블 또는 카테고리)를 숫자 형식으로 변환합니다.
  • 이상값 감지 및 제거: 해결하지 않으면 모델 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 다른 데이터 요소와 크게 벗어나는 데이터 요소를 식별합니다.
  • 차원 축소: 주성분 분석(PCA)과 같은 방법을 사용하여 중요한 정보를 보존하면서 입력 기능의 수를 줄입니다.
  • 데이터 분할: 데이터 세트를 학습, 검증, 테스트 세트로 나누어 모델을 효과적으로 평가하고 과적합을 방지합니다.

머신 러닝의 데이터 전처리 단계

데이터 전처리 파이프라인의 단계

데이터 전처리는 머신러닝을 위해 원시 데이터를 준비하는 여러 단계의 프로세스입니다. 각 단계는 데이터 세트가 정확하고 일관되며 모델 성능에 최적화되도록 하는 데 도움이 됩니다. 다음은 일반적인 데이터 전처리 워크플로우의 단계별 분석입니다:

데이터 수집

이 프로세스는 다음과 같은 관련 소스에서 데이터를 수집하는 것으로 시작됩니다. 데이터베이스, API, 센서 또는 파일에 저장할 수 있습니다. 수집된 데이터의 품질과 관련성은 다운스트림 작업의 성공에 직접적인 영향을 미칩니다.

데이터 탐색

변경을 하기 전에 탐색적 데이터 분석(EDA)을 통해 데이터 집합을 이해하는 것이 필수적입니다. 이 단계에는 데이터 특성 요약, 분포 시각화, 패턴 감지, 이상 또는 불일치 식별이 포함됩니다.

데이터 정리

이 단계에서는 누락된 값, 중복 레코드, 일관되지 않은 서식 및 이상값을 처리합니다. 정리를 통해 데이터 세트의 신뢰성을 보장하고 모델 학습을 방해할 수 있는 노이즈나 오류가 없도록 합니다.

데이터 변환

이 단계에서는 모델 호환성을 위해 데이터의 형식을 지정합니다. 이 과정에는 수치 값 정규화 또는 스케일링, 범주형 변수 인코딩, 왜곡된 분포 변환을 통해 모델 학습을 개선하는 작업이 포함됩니다.

기능 엔지니어링

기존 데이터를 기반으로 새로운 기능을 생성하여 기본 패턴을 더 잘 포착합니다. 이 프로세스에는 시간 기반 변수 추출, 필드 결합 또는 데이터 집합을 보강하기 위한 도메인 지식 적용이 포함될 수 있습니다.

기능 선택

모든 기능이 모델 성능에 똑같이 기여하는 것은 아닙니다. 이 단계에서는 가장 관련성이 높은 변수를 선택하고 중복되거나 관련성이 없는 변수를 제거하여 과적합을 줄이고 효율성을 개선하는 데 도움이 됩니다.

데이터 분할

정리되고 엔지니어링된 데이터 세트는 학습, 검증 및 테스트 세트로 나뉩니다. 이렇게 하면 보이지 않는 데이터에 대해 모델을 평가하고 실제 시나리오에 일반화할 수 있습니다.

최종 검토

모델링 전에 최종 점검을 통해 모든 전처리 단계가 올바르게 적용되었는지 확인합니다. 이 단계에서는 데이터 유출이나 불균형과 같은 문제를 방지하기 위해 분포, 피처 품질, 데이터 분할을 검증합니다.

데이터 전처리 예제

고객이 구독 서비스에서 이탈할지 여부를 예측하는 모델을 구축한다고 가정해 보겠습니다. 다음과 같은 열이 있는 통신 회사의 데이터 집합이 있다고 가정해 보겠습니다:

전처리 단계를 살펴보겠습니다:

1. 1. 누락된 값 처리

• • • 누락된 나이를 평균 연령(36세)으로 채웁니다.
    • 열 중앙값(73.5)으로 누락된 Monthly_Charges를 채웁니다.

1. 2. 범주형 변수 인코딩

• • • 성별 (남성/여성) 및 계약 유형 (월 단위, 1년, 2년)은 범주형입니다.
    • 신청하세요:
      • 라벨 인코딩 성별(남성 = 0, 여성 = 1)의 경우
      • 원핫 인코딩 을 계약 유형으로 설정하면 다음과 같이 됩니다:
        • 계약_월 단위, 계약_1년, 계약_2년

1. 3. 기능 확장

• • • 나이와 월별_요금을 정규화하여 동일한 스케일로 만듭니다(특히 KNN과 같은 거리 기반 모델에 유용합니다).

1. 4. 타겟 인코딩

• • • 이탈(예/아니요)을 바이너리로 변환합니다:
      • 예 = 1
      • 아니요 = 0

1. 5. 정리 및 전처리된 데이터 집합

이제 데이터 세트가 깨끗하고 수치화되어 모델 학습을 위한 준비가 완료되었습니다.

데이터 전처리 도구

데이터 전처리에 적합한 도구를 선택하면 머신 러닝 워크플로우의 효율성에 영향을 미칠 수 있습니다. 다음은 일반적으로 사용되는 도구의 목록과 각 도구의 장점 및 한계입니다:

팬더(파이썬)

가장 적합한 대상:

• • 구조화된 데이터 처리(예: CSV, Excel, SQL 테이블)
  • 데이터 정리, 필터링 및 변환
  • 빠른 탐색 데이터 분석

적합하지 않습니다:

• • 대규모 분산 처리
  • 복잡한 ETL 파이프라인 또는 비정형 데이터(예: 이미지, 오디오)

NumPy(파이썬)

가장 적합한 대상:

• • 숫자 연산 및 다차원 배열 다루기
  • 성능 최적화된 행렬 계산

적합하지 않습니다:

• • 높은 수준의 데이터 조작 또는 정리
  • 레이블이 지정된 데이터 집합으로 직접 작업(Pandas가 더 적합함)

Scikit-learn(Python)

가장 적합한 대상:

• • 기능 크기 조정, 인코딩 및 선택
  • 데이터 분할(훈련/테스트/검증)
  • ML 모델 및 파이프라인과의 통합

적합하지 않습니다:

• • 딥 러닝 작업
  • 데이터 조작이 많은 경우(판다와 함께 사용)

OpenRefine

가장 적합한 대상:

• • 지저분하고 구조화되지 않았거나 일관성이 없는 데이터 정리
  • 서로 다른 원본의 데이터 조정 및 변환
  • 비프로그래머를 위한 GUI 기반 도구가 필요한 경우

적합하지 않습니다:

• • 대규모 데이터 세트
  • 자동화된 머신 러닝 워크플로우에 통합

아파치 스파크(파이스파크 또는 스칼라 사용)

가장 적합한 대상:

• • 분산 환경에서 대규모 데이터 세트 처리하기
  • 빅데이터 파이프라인의 데이터 전처리
  • 클라우드 플랫폼(AWS, Azure, GCP)과의 통합

적합하지 않습니다:

• • 중소규모 데이터 세트(오버헤드가 정당화되지 않을 수 있음)
  • 세분화된 대화형 데이터 조작

Dataiku

가장 적합한 대상:

• • 전처리, 모델링 및 배포를 포함한 엔드투엔드 ML 워크플로
  • 기술 및 비기술 사용자가 모두 포함된 팀
  • 시각적 프로그래밍 및 자동화

적합하지 않습니다:

• • 심층 사용자 지정 또는 낮은 수준의 데이터 제어
  • 가벼운 개인 프로젝트 또는 코드 전용 워크플로

텐서플로우 데이터 유효성 검사(TFDV)

가장 적합한 대상:

• • 프로덕션 ML 워크플로우에서 데이터 파이프라인 검증하기
  • 대규모 스키마 이상 및 데이터 드리프트 감지
  • 텐서플로우 확장(TFX) 에코시스템 내에서 사용

적합하지 않습니다:

• • 범용 데이터 정리
  • TensorFlow 또는 TFX 환경 외부에서 사용

이러한 도구의 강점과 한계는 궁극적으로 프로젝트의 규모, 복잡성 및 기술 환경에 따라 달라집니다. 일반적으로 두 가지 도구(예: 클리닝을 위한 판다와 기능 확장을 위한 Scikit-learn)를 결합하면 최상의 결과를 얻을 수 있습니다.

주요 요점 및 리소스

데이터 전처리는 머신러닝 프로세스에서 매우 중요합니다. 지저분한 원시 데이터를 모델 학습에 적합한 깔끔하고 구조화된 데이터 집합으로 변환합니다. 여기에는 결측값 처리, 범주형 변수 인코딩, 기능 확장, 새로운 기능 엔지니어링과 같은 작업이 포함되며, 모두 모델의 정확성과 신뢰성을 개선하는 데 도움이 됩니다. 전처리를 건너뛰면 성능이 저하되고 잘못된 결과를 초래하는 경우가 많습니다.

판다스, Scikit-learn, 텐서플로우와 같은 도구는 프로세스를 간소화하며, OpenRefine이나 Excel은 더 가볍거나 시각적인 작업에 유용합니다.

아래 리소스를 통해 데이터 준비에 대한 다양한 접근 방식에 대해 계속 알아볼 수 있습니다:

• • 데이터 청크 가이드
  • ML 모델 미세 조정을 위한 데이터 세트 준비하기: 종합 가이드
  • 검색 증강 생성(RAG)을 위한 데이터 준비를 위한 단계별 가이드
  • 일괄 처리 - 개념
  • 데이터 마이닝이란 무엇인가요? 기술, 도구 및 애플리케이션