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다층 퍼셉트론(MLP)은 인공 신경망의 기본 구조로, 다양한 데이터 문제를 해결하는 데 매우 효과적인 도구입니다. 그러나 MLP의 성능은 입력 데이터의 품질에 크게 의존하므로, 데이터 전처리는 모델 학습의 성공 여부를 결정짓는 중요한 과정입니다. 이번 글에서는 MLP에 적용할 수 있는 여러 데이터 전처리 기법을 살펴보겠습니다.
데이터 정제 및 결측치 처리
데이터 정제는 데이터 전처리의 첫 단계로, 데이터셋에서 노이즈와 불완전한 정보를 제거하는 과정입니다. 실제 데이터셋은 종종 결측치, 이상치, 중복 데이터 등 다양한 문제를 내포하고 있습니다. 이러한 문제들은 모델의 학습과 예측에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로, 적절한 처리 방법이 필요합니다. 결측치는 데이터셋에서 누락된 값을 의미합니다. 이로 인해 모델의 성능이 저하될 수 있기 때문에, 결측치를 처리하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 가장 간단한 방법은 결측치를 포함한 행을 제거하는 것입니다. 하지만 이 경우 데이터 손실이 발생할 수 있으므로, 평균, 중앙값, 또는 최빈값으로 결측치를 대체하는 방법이 일반적입니다. 예를 들어, 연속형 변수의 경우 평균값으로 대체하는 것이 효과적일 수 있지만, 데이터의 분포를 왜곡할 위험이 있으므로 상황에 따라 적절한 대체 방법을 선택해야 합니다. 이상치는 데이터의 일반적인 패턴에서 벗어난 값으로, 모델의 학습을 방해할 수 있습니다. 이상치를 탐지하고 제거하는 방법은 여러 가지가 있으며, IQR(Interquartile Range) 방법이나 Z-점수를 활용한 이상치 탐지 기법이 많이 사용됩니다. 이러한 방법들은 데이터의 분포를 분석하여 이상치를 식별하고, 모델의 성능을 개선하는 데 기여합니다. 마지막으로 중복 데이터는 데이터셋의 정확성을 저해할 수 있습니다. 중복된 데이터를 제거하는 과정은 데이터 정제에서 중요한 단계로, 이를 통해 데이터의 신뢰성을 높이고 MLP 모델의 학습을 더욱 효과적으로 할 수 있습니다. 중복 데이터가 많을 경우 모델이 잘못된 패턴을 학습할 위험이 있기 때문에 신중하게 처리해야 합니다.
데이터 스케일링 및 정규화
데이터 스케일링과 정규화는 다층 퍼셉트론에서 매우 중요한 전처리 기법입니다. MLP는 입력 데이터의 스케일에 민감하게 반응하므로, 다양한 범위의 데이터를 사용할 경우 학습 과정에서 문제가 발생할 수 있습니다. 따라서 데이터의 범위를 통일하는 과정이 필수적입니다. 가장 일반적으로 사용되는 스케일링 기법은 Min-Max 스케일링과 표준화입니다. Min-Max 스케일링은 데이터를 0과 1 사이의 범위로 조정하는 방법으로, 모든 데이터를 동일한 스케일로 변환하여 MLP가 더 빠르게 수렴하도록 돕습니다. 하지만 이 방법은 이상치에 민감하기 때문에, 데이터에 이상치가 포함된 경우 적합하지 않을 수 있습니다. 반면, 표준화는 데이터를 평균이 0이고 표준편차가 1인 형태로 변환하는 기법으로, 이상치의 영향을 줄이는 데 효과적입니다. 데이터의 분포가 정규분포에 가까운 경우 특히 유용하며, MLP 모델은 이러한 스케일링과 정규화 과정을 통해 더 효율적으로 학습할 수 있습니다. 그 외에도 Robust Scaler와 같은 기법도 존재합니다. 이 방법은 데이터의 중앙값과 IQR(Interquartile Range)을 사용하여 데이터를 스케일링하므로, 이상치에 대한 저항력이 강합니다. 이러한 다양한 스케일링 기법을 상황에 맞게 선택하고 적용하는 것이 중요하며, 이를 통해 MLP의 학습 성능을 극대화할 수 있습니다.
피처 엔지니어링 및 선택
피처 엔지니어링은 원본 데이터에서 새로운 피처를 생성하거나 기존 피처를 변형하여 모델의 성능을 향상시키는 과정입니다. MLP와 같은 복잡한 모델에서는 잘 설계된 피처가 모델의 예측 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 효과적인 피처 엔지니어링을 통해 모델이 더 나은 패턴을 학습할 수 있도록 지원할 수 있습니다. 피처 생성의 첫 번째 단계는 기존 데이터에서 유용한 정보를 추출하는 것입니다. 예를 들어, 날짜 데이터를 사용하여 연도, 월, 일, 주말 여부와 같은 파생 변수를 생성할 수 있습니다. 이러한 파생 변수는 모델이 데이터의 패턴을 더 잘 이해하는 데 도움을 줄 수 있으며, 추가적인 정보를 제공하여 예측 성능을 높이는 데 기여합니다. 피처 선택 또한 매우 중요한 과정입니다. 모든 피처가 모델 성능에 기여하는 것은 아니며, 일부 피처는 오히려 과적합을 초래할 수 있습니다. 따라서 피처 선택 기법을 통해 중요한 피처를 선택하고 불필요한 피처를 제거하는 것이 중요합니다. 일반적으로 사용되는 피처 선택 기법에는 Lasso 회귀, 결정 트리 기반의 피처 중요도 평가, 교차 검증 등을 통한 피처 선택 방법이 있습니다. 마지막으로, 피처의 상관관계를 분석하여 다중 공선성을 피하는 것도 중요합니다. 다중 공선성이란 두 개 이상의 피처가 서로 강한 상관관계를 가지는 경우를 의미하며, 이는 모델의 성능을 저하시킬 수 있습니다. 피처 간의 상관관계를 분석하고, 필요에 따라 피처를 조정하거나 제거함으로써 모델의 안정성을 높일 수 있습니다.
결론
다층 퍼셉트론의 성능을 극대화하기 위해서는 데이터 전처리가 필수적입니다. 데이터 정제 및 결측치 처리, 데이터 스케일링 및 정규화, 피처 엔지니어링 및 선택 과정은 모두 MLP 모델의 성능에 중요한 영향을 미칩니다. 적절한 데이터 전처리를 통해 모델이 더 정확하고 신뢰성 있는 예측을 할 수 있도록 도와줄 수 있습니다. 이러한 전처리 기법을 잘 활용한다면, MLP 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있을 것입니다.