데이터 과학자는 방대한 데이터를 다루며, 이를 활용해 패턴을 찾고 예측 모델을 구축하는 역할을 합니다. 머신러닝을 효과적으로 적용하기 위해서는 데이터 전처리, 모델 학습, 평가 과정이 필수적입니다. 본 글에서는 데이터 과학자가 알아야 할 핵심 머신러닝 분석 기법을 소개하며, 각 단계별로 실무에서 활용할 수 있는 기법과 코드 예제를 제공합니다.
1. 데이터 전처리 – 머신러닝 성능을 결정하는 핵심 단계
데이터 전처리는 모델의 성능을 결정하는 가장 중요한 과정 중 하나입니다. 머신러닝 모델은 깨끗하고 정제된 데이터를 필요로 하며, 올바른 데이터 전처리가 수행되지 않으면 과적합(overfitting)이나 편향된 예측이 발생할 수 있습니다.
1) 데이터 정제 및 결측값 처리
- 삭제: 결측값이 포함된 행(row) 또는 열(column) 삭제
- 대체: 평균(mean), 중앙값(median), 최빈값(mode)으로 대체
- 예측 기반 대체: KNN, 회귀 모델 등을 사용하여 결측값 예측
2) 데이터 변환 및 스케일링
- 정규화 (Min-Max Scaling): 데이터 값을 0과 1 사이로 변환
- 표준화 (Z-score Scaling): 평균을 0, 표준편차를 1로 변환
3) 범주형 데이터 인코딩
- 레이블 인코딩(Label Encoding): 카테고리를 숫자로 변환 (예: {"A": 0, "B": 1})
- 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding): 각 카테고리를 개별 컬럼으로 변환
2. 머신러닝 모델 학습 – 최적의 알고리즘 선택 및 적용
1) 데이터 분할
일반적으로 70%의 데이터를 훈련용으로 사용하고, 나머지 30%를 검증 및 테스트에 사용합니다.
2) 머신러닝 알고리즘 선택
- 회귀(Regression): 선형 회귀(Linear Regression), 랜덤 포레스트 회귀(Random Forest Regressor)
- 분류(Classification): 로지스틱 회귀(Logistic Regression), 서포트 벡터 머신(SVM), XGBoost
- 클러스터링(Clustering): K-means, DBSCAN, 계층적 클러스터링
3) 하이퍼파라미터 튜닝
모델의 성능을 극대화하기 위해 그리드 서치(Grid Search) 또는 랜덤 서치(Random Search) 를 사용하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾을 수 있습니다.
3. 모델 평가 – 정확한 성능 분석 방법
1) 분류 모델 평가
- 정확도(Accuracy): 전체 데이터 중 정확하게 예측한 비율
- 정밀도(Precision) & 재현율(Recall): 오류가 중요한 문제에서 사용 (예: 의료 진단)
- F1-score: 정밀도와 재현율의 조화 평균
2) 회귀 모델 평가
- 평균제곱오차(MSE): 오차의 제곱을 평균한 값
- 평균절대오차(MAE): 오차의 절대값을 평균한 값
- 결정계수(R² Score): 모델이 데이터를 얼마나 잘 설명하는지 나타내는 지표
결론
데이터 과학자가 머신러닝을 활용해 분석할 때는 데이터 전처리 → 모델 학습 → 평가의 단계가 필수적입니다.
- 데이터 전처리: 결측값 처리, 스케일링, 범주형 인코딩 적용
- 모델 학습: 적절한 알고리즘 선택 및 하이퍼파라미터 최적화
- 모델 평가: 정확한 성능 분석을 위한 다양한 지표 활용
실제 머신러닝 프로젝트에서는 데이터가 복잡하고 노이즈가 많기 때문에 전처리 과정이 가장 중요합니다. 또한, 모델 평가를 통해 성능을 지속적으로 개선하는 것이 데이터 과학자의 핵심 역할입니다.
앞으로 머신러닝을 더욱 깊이 배우면서 다양한 문제를 해결해보세요!