데이터 분석에서 피처 스케일링의 중요성

 

데이터 분석에서 피처 스케일링은 종종 간과되는 중요한 단계입니다. 하지만 데이터 모델의 정확성과 효율성을 보장하는 데 중요한 역할을 합니다. 이 글에서는 피처 확장이 무엇인지, 왜 중요한지, 코드 예제를 통해 Python에서 피처 확장을 구현하는 방법을 살펴보겠습니다.

 

 

 

피처 확장이란 무엇일까요?

 

피처 스케일링은 데이터 집합의 데이터를 일반적으로 0과 1 또는 -1과 1 사이의 표준화된 척도로 변환하는 프로세스입니다. 이렇게 하면 데이터 집합의 각 피처가 동일한 가중치를 가지게 되고 한 피처가 모델의 출력을 지배하는 것을 방지할 수 있습니다. 피처 스케일링은 K-Nearest Neighbors 및 Support Vector Macines과 같은 거리 기반 메트릭을 사용하는 머신 러닝 알고리즘에서 특히 중요합니다.

 

 

 

피처 스케일링이 중요한 이유는 무엇일까요?

 

피처 스케일링이 중요한 이유는 여러 가지가 있습니다.

 

1. 모든 피처에 동일한 가중치를 부여하여 한 피처가 모델의 출력을 지배하는 것을 방지합니다.

2. 최적화 알고리즘이 더 빨리 수렴할 수 있도록 함으로써 최적화 알고리즘의 효율성을 향상시킵니다.

3. 모든 피처를 동일한 척도로 배치하여 데이터를 시각화하고 해석하기가 더 쉬워집니다.

 

 

 

Python에서 피처 스케일링 구현하기

 

Python은 피처 스케일링을 쉽게 구현할 수 있는 여러 라이브러리를 제공합니다. 여기에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 피처 스케일링을 구현하는 방법을 보여드리겠습니다.

 

 

먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다.

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

 

다음으로 데이터 세트를 로드하겠습니다. 이 예제에서는 머신 러닝에서 일반적으로 사용되는 데이터 세트인 iris 데이터 세트를 사용하겠습니다.

df = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)
df.head()

 

이제 피처 (columns 0~3)을 타겟 변수 (column 4) 에서 분리하겠습니다.

X = df.iloc[:, :-1]
y = df.iloc[:, -1]

 

MinMaxScaler를 사용하여 0과 1 사이에서 피처의 크기를 조정하겠습니다.

scaler = MinMaxScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

 

이제 스케일링된 데이터를 살펴보겠습니다.

pd.DataFrame(X_scaled).head()

 

 

이제 모든 피처가 0에서 1 사이로 표시되는 것을 확인할 수 있습니다.

 

 

 

결론적으로, 피처 스케일링은 데이터 분석에서 데이터 모델의 정확성과 효율성을 보장하는 중요한 단계입니다. 피처 스케일링은 데이터 세트에서 각 피처의 스케일을 표준화함으로써 한 피처가 모델의 출력을 지배하는 것을 방지하고 최적화 알고리즘의 효율성을 개선합니다. Python은 데이터 분석 프로젝트에서 피처 스케일링을 쉽게 구현할 수 있는 scikit-learn을 비롯한 여러 라이브러리를 제공합니다.