Python에서 데이터 정규화하는 방법 알아보기

데이터 정규화는 데이터 과학자와 분석가가 다양한 기능, 규모 및 분포에 걸쳐 데이터를 표준화하는 데 사용하는 필수 기술입니다. 데이터를 정규화하면 데이터 세트의 편향을 제거하고 데이터를 기반으로 구축된 머신 러닝 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

정규화의 정의, 중요성 및 예제를 포함하여 Python에서 데이터를 정규화하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

 

1. 소개

데이터 과학 분야에서 데이터 정규화는 데이터 전처리 파이프라인에서 중요한 단계입니다.

데이터 정규화는 정확한 분석과 모델링을 용이하게 하기 위해 측정 단위와 관계없이 데이터 값을 공통의 척도와 분포로 변환하는 프로세스입니다. 정규화는 원래 형식이나 범위에 관계없이 모든 데이터 값을 비교 가능하고 의미 있는 값으로 변환합니다.

Python은 데이터 과학 및 머신 러닝에 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나입니다. Python은 데이터 전처리 및 정규화를 위한 다양한 내장 함수와 라이브러리를 제공하므로 데이터를 공통된 규모와 분포로 쉽게 변환할 수 있습니다.

 

2. 데이터 정규화란 무엇인가요?

데이터 정규화는 데이터 값을 특정 범위 또는 분포에 맞도록 스케일링하고 변환하는 프로세스입니다. 정규화는 중복성을 제거하고, 데이터 품질을 개선하며, 데이터의 노이즈를 줄이는 데 사용되는 기술입니다. 정규화된 데이터는 데이터 분석, 시각화 및 머신 러닝 모델링에 필수적입니다.

 

3. 데이터를 정규화하는 이유는 무엇인가요?

모델링 전에 데이터를 정규화하는 데에는 몇 가지 이유가 있습니다. 주요 이유는 다음과 같습니다:

- 편향성 제거: 데이터를 정규화하면 서로 다른 척도와 측정 단위로 인해 발생할 수 있는 데이터 집합의 편향성을 제거할 수 있습니다.

- 정확도 향상: 데이터를 정규화하면 데이터를 더 의미 있고 다양한 기능 간에 비교할 수 있게 만들어 머신 러닝 모델의 정확도를 향상시킬 수 있습니다.

- 시각화 용이: 정규화된 데이터는 원시 데이터 값보다 시각화 및 해석이 더 쉽습니다.

- 노이즈 감소: 데이터를 정규화하면 데이터의 노이즈와 중복성을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

 

4. 데이터 정규화 예시

 

데이터의 유형과 원하는 결과에 따라 여러 가지 데이터 정규화 방법이 있습니다. 가장 일반적인 데이터 정규화 방법은 다음과 같습니다:

 

NumPy의 normalize() 함수 사용하기

파이썬에서 데이터를 정규화하기 위해 NumPy의 normalize() 함수를 사용하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 이 함수는 입력 배열과 정규화를 수행할 축이라는 두 가지 인수를 받습니다.

 

scikit-learn의 StandardScaler로 정규화하기

Python에서 데이터를 정규화하는 또 다른 인기 있는 방법은 scikit-learn의 StandardScaler를 사용하는 것입니다. 이 방법은 평균이 0이고 표준 편차가 1이 되도록 데이터의 크기를 조정합니다. 분포가 가우스 분포이거나 정규 분포 데이터를 가정하는 알고리즘으로 작업할 때 데이터를 정규화하는 데 유용한 방법입니다.

 

scikit-learn의 MinMaxScaler로 정규화하기

표준 스케일러(StandardScaler)와 더불어, scikit-learn의 MinMaxScaler는 파이썬에서 데이터를 정규화하는 데 널리 사용되는 또 다른 방법입니다. 이 방법은 데이터를 0과 1 사이의 고정된 범위로 스케일링합니다. 가우시안 분포가 아니며 이상값에 민감한 데이터에 유용합니다.

 

Pandas의 apply() 함수로 정규화하기

Pandas는 데이터 분석 및 조작에 사용되는 인기 있는 Python 라이브러리입니다. Pandas의 apply() 함수는 데이터 프레임의 각 행 또는 열에 함수를 적용하는 데 사용할 수 있습니다. 이 함수는 데이터프레임의 각 열에 정규화 함수를 적용하여 파이썬에서 데이터를 정규화하는 데 사용할 수 있습니다.

 

범주형 데이터 정규화

지금까지 연속형 숫자 데이터를 정규화하는 방법에 대해 설명했습니다. 하지만 범주형 데이터는 어떨까요? 범주형 데이터를 정규화하는 일반적인 방법 중 하나는 원핫 인코딩을 사용하는 것입니다. 여기에는 데이터의 각 범주에 대해 이진 변수를 만드는 것이 포함됩니다. 예를 들어 값이 '빨강', '초록', '파랑'인 범주형 변수 'color'가 있는 경우 세 개의 이진 변수를 생성합니다: "color_red", "color_green", "color_blue". 이러한 변수는 원래 변수에 해당 값이 있으면 1, 그렇지 않으면 0의 값을 갖습니다.

 

시계열 데이터 정규화

시계열 데이터는 시간별로 인덱싱되는 데이터 유형입니다. 시계열 데이터의 예로는 주가, 날씨 데이터, 센서 데이터 등이 있습니다. 시계열 데이터는 추세나 계절성이 있을 수 있으므로 정규화하기가 어려울 수 있습니다. 시계열 데이터를 정규화하는 일반적인 방법 중 하나는 z-점수 정규화를 사용하는 것입니다.

 

이 글에서는 파이썬에서 데이터를 정규화하는 정의와 예제에 대해 설명했습니다. 데이터를 정규화하는 여러 가지 방법, 즉 NumPy의 normalize() 함수, scikit-learn의 StandardScaler 및 MinMaxScaler, pandas의 apply() 함수, 범주형 및 시계열 데이터에 대한 정규화 기법 등을 다루었습니다. 데이터를 정규화함으로써 머신러닝 알고리즘의 성능을 개선하고 데이터를 더 쉽게 해석할 수 있습니다. 

 

 

Q1. 파이썬에서 데이터를 정규화하는 목적은 무엇인가요?

A1. 파이썬에서 데이터를 정규화하는 목적은 데이터를 표준 범위로 확장하여 머신 러닝 알고리즘이 더 쉽게 해석할 수 있도록 하는 것입니다.

Q2. 파이썬에서 데이터를 정규화하는 일반적인 방법에는 어떤 것이 있나요?

A2. 파이썬에서 데이터를 정규화하는 일반적인 방법으로는 NumPy의 normalize() 함수, scikit-learn의 StandardScaler 및 MinMaxScaler, pandas의 apply() 함수, 범주형 및 시계열 데이터의 정규화 기법 등을 사용할 수 있습니다.

Q3. 정규화는 머신러닝 알고리즘의 성능을 어떻게 향상시키나요?

A3. 정규화는 크기가 큰 특징의 영향을 줄이고 과적합을 방지하여 머신러닝 알고리즘의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

Q4. 파이썬에서 범주형 데이터에도 정규화를 적용할 수 있나요? A4. 예, 원핫 인코딩과 같은 기술을 사용하여 파이썬에서 범주형 데이터에 정규화를 적용할 수 있습니다.