로그 정규화: 정의 및 Python에서 수행하는 방법

 

데이터는 모든 모양과 크기로 제공되지만 한 가지 확실한 것은 작업하기 어려울 수 있다는 것입니다. 일반적인 문제 중 하나는 데이터가 정규 분포를 따르지 않아 특정 통계 기법을 사용할 때 문제가 발생할 수 있다는 것입니다. 이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 로그 정규화를 사용하는 것입니다. 로그 정규화는 데이터를 보다 정규 분포를 따르도록 변환합니다. 이 글에서는 로그 정규화가 무엇이며 Python에서 수행하는 방법을 살펴봅니다.

 

 

 

 

로그 정규화란?

 

로그 정규화는 정규 분포가 아닌 데이터를 보다 정규 분포로 변환하는 데 사용되는 기술입니다. 즉, 정규 분포를 가정하는 기술을 사용하여 분석할 수 있도록 데이터를 보다 "정상"으로 만듭니다. 이것은 값을 분산시키고 극단값의 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있는 데이터의 로그를 취함으로써 수행됩니다.

 

 

 

 

로그 정규화를 사용하는 이유는 무엇일까요?

 

로그 정규화를 사용하려는 몇 가지 이유가 있습니다.

 

 

• 정규성: 많은 통계 기법은 데이터가 정규 분포를 따른다고 가정합니다. 데이터가 그렇지 않으면 부정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 로그 정규화는 데이터를 보다 정규화하여 분석의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.

 

• Outliers: 극단적인 값은 통계 분석에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 로그 정규화는 값을 분산시켜 이상값의 영향을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

• 해석: 때때로 다른 척도에 있는 데이터를 해석하기 어려울 수 있습니다. 로그 정규화는 데이터를 보다 친숙한 척도로 설정하여 데이터를 보다 쉽게 해석할 수 있도록 도와줍니다.

 

 

 

 

Python에서 로그 정규화를 수행하는 방법

 

이제 우리는 로그 정규화가 무엇인지, 왜 그것을 사용해야 하는지 알았으니 파이썬에서 어떻게 하는지 살펴보겠습니다. NumPy 라이브러리를 사용하여 로그 변환을 수행합니다.

 

 

먼저 정상적으로 배포되지 않는 몇 가지 예제 데이터를 만들어 보겠습니다.

import numpy as np

data = np.random.gamma(1, 2, 1000)

 

 

이렇게 하면 모양 매개변수 1과 척도 매개변수 2가 있는 감마 분포에서 추출한 1000개의 임의 값 배열이 생성됩니다. 이 분포는 데이터의 히스토그램을 플로팅 하면 알 수 있듯이 정규 분포가 아닙니다.

 

import matplotlib.pyplot as plt

plt.hist(data, bins=30)
plt.show()

 

 

이제 데이터에 로그 정규화를 적용해 보겠습니다.

log_data = np.log(data)

 

 

이것은 data 배열에 있는 각 값의 자연 로그를 취합니다. 로그 변환된 데이터의 히스토그램을 플로팅 하면 이제 데이터가 더 정규적으로 분포되어 있음을 알 수 있습니다.

plt.hist(log_data, bins=30)
plt.show()

 

 

원본 데이터와 로그 변환 데이터의 요약 통계를 비교할 수도 있습니다.

print('Original data:')
print('Mean:', np.mean(data))
print('Standard deviation:', np.std(data))
print('')
print('Log-transformed data:')
print('Mean:', np.mean(log_data))
print('Standard deviation:', np.std(log_data))

 

 

결과는 다음과 같습니다.

Original data:
Mean: 1.9552799648645713
Standard deviation: 1.8811644907174563

Log-transformed data:
Mean: 0.0944372949932171
Standard deviation: 1.3019196797886634

 

 

 

로그 변환된 데이터의 평균과 표준편차가 각각 정규분포 데이터의 일반적인 값인 0과 1에 더 가깝다는 것을 알 수 있습니다.

 

 

 

 

로그 정규화는 비정규 분포 데이터를 보다 정규 분포로 변환하는 데 유용한 기술입니다. 이를 통해 통계 분석의 정확도를 높이고 이상치의 영향을 줄이며 데이터를 더 쉽게 해석할 수 있습니다. Python에서는 NumPy 라이브러리를 사용하여 로그 변환을 수행할 수 있습니다. 데이터에 자연 로그를 적용하여 보다 정규 분포로 변환할 수 있습니다. 그런 다음 원본 데이터와 로그 변환된 데이터의 요약 통계를 비교하여 변환 효과를 확인할 수 있습니다.

 

 

정상적으로 배포되지 않은 데이터로 작업하는 경우 로그 정규화를 고려해 볼 가치가 있는 기술입니다. 분석을 보다 정확하고 해석 가능하게 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 그리고 Python과 NumPy 라이브러리를 사용하면 이러한 변환을 데이터에 쉽게 적용할 수 있습니다.