[머신러닝] 머신러닝 성능 200% 올리는 비법! 🤖✨ 피처 엔지니어링 꿀팁 공개!

기계학습(Machine Learning)에서 예측력을 높이기 위한 핵심 방법 중 하나는 바로 올바른 피처(Feature)를 선택하고 불필요한 피처를 제거하는 것입니다. 🔍 데이터 과학자나 머신러닝 엔지니어는 이 과정에서 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 오늘은 다양한 피처 엔지니어링 기법을 살펴보며, 각각의 기법이 모델 성능에 어떤 영향을 미치는지 알아보겠습니다! 😊

[머신러닝] 머신러닝 성능 200% 올리는 비법! 🤖✨ 피처 엔지니어링 꿀팁 공개!

 

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🌟 1. 결측값 처리 (Imputation)

현실 세계의 데이터는 결측값(Missing Value)으로 가득할 때가 많습니다. 😅 결측값을 제대로 처리하지 않으면 모델 성능이 저하될 가능성이 높습니다.
대표적인 결측값 처리 방법:

• 평균값으로 채우기
• 중간값(Median) 또는 최빈값(Mode)으로 채우기

예를 들어, 대출 상환 여부를 예측하는 모델에서 "월급" 데이터가 일부 비어 있다면, 이 결측값을 평균으로 채워 데이터를 보완할 수 있습니다. 이렇게 하면 결측값으로 인한 데이터 왜곡을 줄일 수 있죠! 👍

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🌟 2. 스케일링 (Scaling)

데이터의 각 피처는 다른 스케일로 존재할 수 있습니다. 예를 들어, 집값을 예측할 때 "침실 개수(정수값)"와 "이자율(%)"은 단위가 전혀 다릅니다. 💡 이런 스케일 차이가 있을 경우, 모델이 중요한 피처를 잘못 이해할 가능성이 높습니다. 이를 해결하기 위해 스케일링을 적용합니다.

🧡 정규화 (Normalization)

데이터를 0~1 범위로 변환하여 모든 피처의 스케일을 통일합니다.
예: 인터넷 서비스 이탈 여부를 예측할 때, 월 청구 금액과 계약 기간을 정규화하면 모델이 두 피처를 균형 있게 학습할 수 있습니다.

💜 표준화 (Standardization)

데이터를 평균 0, 분산 1로 변환합니다. 이 방법은 특히 데이터의 분포가 정규분포에 가까울 때 효과적입니다. 예를 들어, 자동차 가격 예측에서 "실린더 개수"와 "연비"를 표준화하면 모델이 데이터를 더 잘 이해할 수 있습니다.

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🌟 3. 범주형 데이터 변환

🧡 원-핫 인코딩 (One-Hot Encoding)

범주형 데이터를 숫자로 변환하는 대표적인 방법입니다. 범주별로 새로운 열을 만들어 1과 0으로 표현합니다.
예: "국가" 데이터를 원-핫 인코딩하면 "한국", "미국", "일본"과 같은 국가가 각 열로 변환됩니다.

💜 응답 코딩 (Response Coding)

각 범주의 타깃값 평균을 계산하여 숫자로 변환합니다. 예를 들어, 지역별 집값 예측에서 "지역" 데이터를 각 지역의 평균 집값으로 변환하면 모델이 데이터의 연관성을 더 잘 학습할 수 있습니다.

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🌟 4. 이상치 처리 (Handling Outliers)

이상치(Outlier)는 데이터를 왜곡시킬 수 있는 주요 원인 중 하나입니다. 그러나 모든 이상치가 나쁜 것은 아니므로 신중히 처리해야 합니다.
방법:

• 3표준편차 이상 데이터를 이상치로 간주
• 필요 시 로그 변환(Log Transformation)으로 스큐(Skew)를 줄이기

예: 대출 상환 여부를 예측할 때 "월급" 데이터에서 너무 낮거나 높은 값들을 제거하면 모델의 예측 정확도가 높아질 수 있습니다.

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🌟 5. 로그 변환 (Log Transformation)

데이터가 한쪽으로 치우쳐 있을 때(스큐가 심할 때) 사용하는 기법입니다. 로그 변환은 데이터를 정규분포에 가깝게 만들어 모델이 더 잘 일반화할 수 있도록 돕습니다. 📈
예: 월급 데이터에서 대부분의 사람들이 기본 월급을 받는 반면, 소수만이 고액 연봉을 받는 경우 로그 변환으로 데이터를 균형 있게 만들 수 있습니다.

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🎉 결론: 올바른 피처 선택과 엔지니어링은 모델의 성능을 좌우합니다!
오늘 소개한 기법들은 간단하면서도 강력한 효과를 발휘할 수 있는 방법들입니다. 🛠️ 데이터를 처리하고 모델 성능을 최적화하는 데 유용하게 활용해 보세요. 화이팅! 💪✨