피처 엔지니어링 (Feature Engineering)이란 무엇일까?

피처 엔지니어링은 머신러닝 알고리즘이 작동하기 위해 데이터에 대한 도메인 지식을 활용하여 특징(Feature)을 만들어내는 과정입니다. 기존 입력 데이터를 기반으로 새로운 입력 데이터를 생성하기 때문에 보통 학습 과정 전에 수행됩니다.

왜 중요할까?

올바른 피처 엔지니어링은 모델의 성능을 높이는 데 결정적인 역할을 합니다. 적절한 피처를 선택하고 생성함으로써 모델의 복잡성을 줄이고 예측력을 향상할 수 있습니다. 피처 엔지니어링은 모델이 데이터 패턴을 더 잘 이해하고 학습할 수 있도록 돕습니다.

핵심 개념

기본적으로 피처는 모델에 입력되는 데이터의 각각의 차원을 나타냅니다. 이러한 피처들은 모델이 학습하는 데 사용되며, 올바르게 구성되지 않으면 모델의 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 피처 엔지니어링에는 피처를 선택하고 변환하는 두 가지 기본적인 개념이 포함됩니다. 피처 선택은 가장 중요한 피처들을 식별하고 선택함으로써 차원을 줄이는 것을 의미하며, 피처 추출은 원래의 데이터에서 새로운 피처를 생성하는 것을 의미합니다.

피처 엔지니어링이 이루어지는 단계

• 특징 선택(Feature Selection)
  가장 중요한 피처를 선택하여 모델의 복잡성을 줄입니다. 상관 분석, 트리 기반 모델의 중요도 평가 등의 기법을 사용합니다.
• 특징 생성(Feature Generation)
  기존의 피처를 기반으로 새로운 피처를 생성합니다. 이산화, 다항식 특징 추가, 상호작용 특징 생성 등의 방법을 사용합니다.
• 특징 변환 (Feature Transformation)
  피처의 분포를 변환하거나 스케일링하여 모델이 더 잘 학습할 수 있도록 합니다. 로그 변환, 정규화, 표준화 등의 기법을 사용합니다.

특징 선택(Feature Selection)

모든 특징(속성)의 부분 집합을 선택하거나, 불필요한 특징(속성)을 제거하여 간결한 특징 집합을 만드는 과정입니다. 분석자가 사전의 배경지식을 이용하여 진행할 수도 있지만, 자동 특징 선택(automatic feature selection)을 사용할 수도 있습니다.

• 작업 방법
  • 사전 지식을 활용한 선택
    선택 분석자가 도메인 지식을 바탕으로 특징을 선택하는 방법입니다.
  • 자동 특징 선택
    특징 선택 알고리즘이 특징을 자동으로 선택하고 제거합니다.
  • 평가 및 검증
    특징 중 몇 개를 삭제해 보고 모델의 성능이 개선되는지 확인합니다. 이는 대부분의 특징 선택 알고리즘의 기본 동작 방식입니다.
• 주요 이점
  • 차원 감소
    고차원 데이터의 차원을 감소시켜 모델의 복잡성을 줄입니다.
  • 과적합 방지
    불필요한 특징을 제거하여 모델의 과적합을 방지합니다.
  • 계산 비용 절감
    불필요한 특징을 제거함으로써 모델 학습 및 예측에 필요한 계산 비용을 줄일 수 있습니다.
• 구현 방법
  • 단일 변수 선택
    각 특징을 개별적으로 평가하여 중요한 특징을 선택합니다.
  • 모델 기반 선택
    특정 모델을 사용하여 각 특징의 중요성을 평가하고 선택합니다.
  • 배경지식 기반 선택
    도메인 지식을 활용하여 특징을 선택합니다.

특징 추출(Feature Extraction)

특징 추출은 원본 특징들의 조합으로 새로운 특징을 생성하는 과정입니다. 새롭게 구성된 feature 공간은 보통은 원본 feature 공간의 선형 또는 비선형 결합입니다.

• 작업 방법
  • PCA (Principle Component Analysis)
    가장 널리 사용되는 특징 추출 알고리즘 중 하나입니다. 각 속성(Feature)을 하나의 축으로 투영시켰을 때 분산이 가장 큰 축을 첫 번째 주성분으로 선택하고, 그다음 큰 축을 두 번째 주성분으로 선택하여 데이터를 선형 변환하여 차원을 축소하는 방법입니다.
• 주요 이점
  • 차원 감소
    고차원 데이터의 차원을 축소하여 모델의 복잡성을 줄입니다.
  • 노이즈 제거
    불필요한 정보를 제거하고 데이터의 핵심을 추출하여 노이즈를 줄입니다.
  • 특징 간 상관관계 파악
    주성분 분석을 통해 특징 간 상관관계를 파악할 수 있습니다.
• 구현 방법
  
  • sklearn에서의 구현
    파이썬의 머신러닝 라이브러리인 sklearn에서는 PCA와 같은 기본적인 특징 추출 방법을 제공합니다.

머신러닝 모델에 미치는 영향

피처 엔지니어링은 기계 학습 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칩니다. 올바른 피처 엔지니어링 기술을 사용하면 모델의 예측력을 높이고 과적합과 과소 적합을 방지할 수 있습니다. 그러나 잘못된 피처 엔지니어링은 모델의 성능을 나쁘게 할 수 있습니다.

결론

피처 엔지니어링은 머신러닝 프로젝트의 성공에 있어서 필수적인 과정입니다. 적절한 피처 엔지니어링은 모델의 성능을 향상시키고 예측력을 향상시키는 데 중요한 역할을 합니다.

적절한 특징 선택 방법을 선택하고 모델에 적용함으로써 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 특성과 목표에 따라 적합한 특징 선택 방법을 선택하는 것이 중요합니다.

특징 추출은 데이터의 복잡성을 줄이고 모델의 성능을 향상시키는 데 중요한 도구입니다. 적절한 특징 추출 방법을 선택하고 데이터에 적용함으로써 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.

FAQ

1. 피처 엔지니어링을 왜 해야 하나요?
   • 피처 엔지니어링은 모델의 성능을 향상시키고 예측력을 향상시킵니다.
2. 피처 엔지니어링에서 가장 어려운 부분은 무엇인가요?
   • 일반적으로 결측값 처리와 피처 선택이 어려운 부분입니다.
3. 피처 엔지니어링에서 가장 중요한 요소는 무엇인가요?
   • 데이터를 이해하고 적절한 피처를 선택하는 것이 매우 중요합니다.
4. 피처 엔지니어링에 어떤 도구를 사용할 수 있나요?
   • 파이썬의 Pandas, Scikit-learn 등이 피처 엔지니어링을 위한 유용한 도구입니다.
5. 피처 엔지니어링이 머신 러닝에서 왜 중요한가요?
   • 피처 엔지니어링은 모델의 입력 데이터를 준비하는 과정으로, 입력 데이터의 품질은 모델의 예측력에 직접적인 영향을 미칩니다.