ML: 데이터 이해와 전처리

머신러닝의 성공은 데이터에 달려 있다고 해도 과언이 아닙니다. 데이터를 어떻게 준비하고 구성하느냐에 따라 모델의 성능과 신뢰도가 결정됩니다. 이번 글에서는 데이터의 역할과 중요성을 이해하고, 데이터셋의 종류와 품질 관리의 필요성을 살펴보겠습니다.

데이터의 역할

데이터란?
데이터는 머신러닝 모델이 학습하고 예측을 수행하기 위한 핵심 자원입니다.

• 입력 데이터(Input): 모델에 제공되는 데이터.
• 출력 데이터(Output): 모델이 예측하거나 생성해야 하는 결과.

데이터의 중요성

1. 학습과 일반화:
   머신러닝 모델은 데이터를 통해 학습하며, 학습 데이터가 다양하고 대표성을 띠어야 새로운 데이터에 대해 일반화된 예측을 할 수 있습니다.
2. 모델 성능 향상:
   고품질의 데이터는 학습 속도를 높이고 모델의 성능을 극대화합니다.
3. 결과의 신뢰성:
   데이터가 불완전하거나 왜곡되면 모델 결과도 왜곡될 수 있습니다.

데이터셋의 종류와 구성

1. 데이터셋의 종류
머신러닝에 사용되는 데이터셋은 학습 과정과 평가 단계에서 역할에 따라 나뉩니다:

• 학습 데이터셋 (Training Set):
  모델이 학습하는 데 사용되는 데이터.
  • 입력 데이터와 정답(레이블)으로 구성.
  • 예: 입력 이미지와 해당 클래스(고양이, 개 등).
• 검증 데이터셋 (Validation Set):
  모델의 하이퍼파라미터 튜닝 및 성능을 검증하는 데 사용.
  • 학습 데이터와 겹치지 않아야 함.
  • 예: 학습 중 과적합(overfitting)을 방지.
• 테스트 데이터셋 (Test Set):
  최종 모델의 성능을 평가하기 위한 데이터.
  • 학습 및 검증 데이터와 독립적이어야 함.
  • 예: 새로운 환경에서 모델의 일반화 능력 확인.

2. 데이터 구성 요소

• 특징(Feature):
  모델이 학습할 수 있는 데이터의 속성.
  • 예: 주택 가격 예측에서 크기, 위치, 방 개수 등이 특징에 해당.
• 레이블(Label):
  모델이 예측해야 하는 목표 값.
  • 예: 고양이 사진인지 개 사진인지 분류.
• 샘플(Sample):
  데이터셋의 한 개의 단위.
  • 예: 하나의 이미지, 하나의 행.

데이터 품질의 중요성

왜 데이터 품질이 중요한가?
머신러닝 모델은 데이터의 품질에 따라 성능이 크게 좌우됩니다.
품질이 낮은 데이터는 모델에 잘못된 패턴을 학습시키거나 일반화 성능을 떨어뜨릴 수 있습니다.

1. 데이터 품질 문제

• 결측값(Missing Values):
  데이터셋에 값이 누락되어 있는 경우.
  • 예: 설문조사에서 특정 질문에 답변하지 않은 경우.
• 이상값(Outliers):
  데이터의 일반적인 범위를 벗어난 값.
  • 예: 주택 가격 예측에서 터무니없는 가격 데이터.
• 중복 데이터(Duplicates):
  동일한 데이터가 반복되어 나타나는 경우.
  • 예: 데이터셋에 같은 고객 기록이 여러 번 포함된 경우.

2. 데이터 품질 관리 방법

• 데이터 정제(Data Cleaning):
  결측값 대체, 이상값 처리, 중복 제거 등을 통해 데이터 품질을 개선.
• 데이터 정규화 및 표준화:
  스케일 차이를 줄여 모델 학습을 효율적으로 수행.
• 대표성 있는 데이터 확보:
  충분한 데이터 샘플과 다양한 케이스를 포함하여 학습 데이터의 편향을 방지.

정리

데이터는 머신러닝의 가장 중요한 자원으로, 데이터의 역할과 품질은 모델의 성능을 좌우합니다.

• 데이터셋의 구성은 학습, 검증, 테스트 단계로 나뉘며, 각 단계에 맞는 데이터를 사용해야 합니다.
• 데이터 품질 관리는 결측값 처리, 이상값 제거 등을 포함하며, 이는 신뢰성 있는 결과를 보장합니다.

다음 글 예고:
데이터 전처리의 실제 기법인 “결측값 처리” 방법에 대해 알아보겠습니다!