Python으로 불균형 데이터 전처리하기

소개

머신 러닝에서 데이터 전처리는 원시 데이터를 머신 러닝 모델에 더 적합한 형식으로 변환하는 중요한 단계입니다.

머신 러닝에서 흔히 발생하는 문제 중 하나는 한 클래스의 인스턴스 수가 다른 클래스보다 훨씬 많거나 적은 불균형 데이터를 처리하는 것입니다.

이 글에서는 데이터의 균형을 맞추고 머신 러닝 모델의 성능을 개선하는 데 도움이 되는 기술을 중심으로 Python을 사용하여 불균형 데이터를 전처리하는 방법을 살펴보겠습니다.

불균형 데이터 이해하기

전처리 기법을 살펴보기 전에 먼저 불균형 데이터가 무엇인지 이해해 보겠습니다. 분류 문제에서 목표는 특징 집합을 기반으로 주어진 인스턴스의 클래스를 예측하는 것입니다. 한 클래스의 인스턴스 수가 다른 클래스보다 훨씬 많거나 적은 데이터 세트가 있다면 불균형 데이터 세트가 있는 것입니다.

예를 들어, 인스턴스의 90%가 클래스 A에 속하고 나머지 10%가 클래스 B에 속하는 1000개의 인스턴스로 구성된 데이터 세트가 있다고 가정해 보겠습니다. 이것은 불균형 데이터 세트이며 머신 러닝 알고리즘에 문제를 일으킬 수 있습니다. 불균형 데이터가 문제가 되는 이유는 머신 러닝 모델이 다수 클래스에 편향되는 경향이 있기 때문입니다.

이 예에서 이 데이터 집합으로 머신 러닝 모델을 학습시키면 입력 특징에 관계없이 대부분의 인스턴스에 대해 클래스 A를 예측할 가능성이 높습니다. 이는 모델이 전체 오류를 최소화하도록 최적화되어 있고, 다수 클래스의 인스턴스 수가 훨씬 더 많기 때문에 모델에서 우선순위를 부여하기 때문입니다.

불균형 데이터에 대한 전처리 기법

불균형 데이터 문제를 해결하기 위해 다양한 전처리 기법을 사용할 수 있습니다. 이 섹션에서는 가장 일반적으로 사용되는 몇 가지 기법을 살펴보겠습니다.

1. 언더샘플링

언더샘플링은 데이터 세트의 균형을 맞추기 위해 다수 클래스에서 인스턴스 수를 줄이는 기법입니다. 이 작업은 무작위로 수행하거나 모델에 더 많은 정보를 제공하는 인스턴스를 선택하여 수행할 수 있습니다. 예를 들어, Python의 불균형 학습 라이브러리에 있는 RandomUnderSampler 클래스를 사용하여 다수 클래스를 무작위로 언더샘플링할 수 있습니다.

2. 오버샘플링

오버샘플링은 데이터 세트의 균형을 맞추기 위해 소수 클래스의 인스턴스 수를 늘리는 기법입니다. 이는 인스턴스를 복제하거나 SMOTE(합성 소수 오버샘플링 기법)와 같은 기법을 사용하여 합성 인스턴스를 생성하여 수행할 수 있습니다. SMOTE는 소수 클래스 인스턴스 간에 보간하여 합성 인스턴스를 생성하는 널리 사용되는 기법입니다.

3. 클래스 가중치

클래스 가중치는 빈도에 따라 클래스에 가중치를 할당하는 기법입니다. 이는 소수 클래스에 더 많은 가중치를 부여하도록 머신 러닝 모델의 비용 함수를 조정하여 수행됩니다. 이 작업은 scikit-learn과 같은 Python의 많은 머신 러닝 라이브러리에서 class_weight 매개변수를 사용하여 수행할 수 있습니다.

4. 앙상블 메서드

앙상블 메서드는 여러 머신러닝 모델을 결합하여 성능을 개선하는 기법입니다. 불균형 데이터의 맥락에서 앙상블 메서드는 데이터의 서로 다른 하위 집합에 대해 학습되거나 서로 다른 전처리 기술을 사용하는 모델을 결합하는 데 사용할 수 있습니다. 예를 들어, 서로 다른 언더샘플링 또는 오버샘플링 기술을 사용하여 여러 모델을 훈련하고 투표 또는 평균화 방식을 사용하여 예측을 결합할 수 있습니다.

결론

불균형 데이터는 머신 러닝에서 흔히 발생하는 문제이지만, 이를 해결하는 데 도움이 되는 몇 가지 전처리 기법이 있습니다. 이 글에서는 언더샘플링, 오버샘플링, 클래스 가중치, 앙상블 방법 등 가장 일반적으로 사용되는 몇 가지 기법에 대해 살펴보았습니다. 이러한 기법을 사용하면 데이터의 균형을 맞추고 머신러닝 모델의 성능을 개선할 수 있습니다.