머신러닝 변수 선택 방법

이번 포스팅에서는 머신러닝 변수 선택 방법에 대해서 알아보겠습니다.

변수 선택은 예측 모델을 개발할 때 입력 변수의 수를 줄이는 데 사용되는 기술입니다. 특히 데이터 세트의 차원이 높은 상황일수록 더 중요합니다. 변수의 수를 줄이면 계산 비용을 줄이고 과적합을 피하고 모델의 일반화 기능을 향상시킬 수 있습니다.

변수 선택의 이점, 방법, 과제에 대해서 알아보겠습니다.

변수 선택의 이점

변수 선텍에는 3가지 이점이 있습니다.

모델 성능의 개선: 관련 없는 변수의 수를 줄임으로써 데이터 노이즈를 줄여 모델이 관련 정보에서 더 효과적으로 학습할 수 있도록 합니다.
과적합 감소: 노이즈와 중복 데이터를 제거함으로써 변수 선택은 모델 복잡성을 줄이는 데 도움이 되고 모델은 학습 데이터의 노이즈를 덜 학습하여 새로운 데이터에 대한 더 나은 일반화를 이룰 수 있습니다.
해석의 향상: 더 적은 변수를 사용하여 모델을 단순화하면 모델의 결과를 이해하고 해석하기가 더 쉬워집니다.

변수 선택의 방법

변수 선택에는 여러 가지 방법이 있으며, 각각 장점과 적합한 응용 분야가 있습니다. 주요 변수 선택 방법에는 필터 방법, 래퍼 방법 및 임베디드 방법이 있습니다.

필터 방법: 데이터의 내재적 속성을 살펴보고 피처의 관련성을 평가합니다. 주로 상관 계수, 카이 제곱 검정 및 상호 정보(mutual information)와 같은 기술을 사용합니다.
래퍼 방법: 모델의 성능에 따라 피처를 선택하는 것을 포함합니다. 재귀적 피처 제거(Recursive Feature Elimination) 및 전방 또는 후방 선택과 같은 래퍼 방법은 피처의 다른 하위 집합을 반복적으로 테스트하고 모델의 성능을 평가합니다.
임베디드 방법: 모델 학습 프로세스의 일부로 피처 선택을 수행합니다. Lasso(L1 정규화) 및 의사 결정 트리 기반 알고리즘(예: 랜덤 포레스트)와 같은 기술은 본질적으로 피처 선택을 수행합니다.

필터 방법

필터 방법은 대상 변수에 대한 통계적 속성을 조사하여 변수의 관련성을 평가합니다. 일반적인 기술은 다음과 같습니다.

상관 계수: 각 변수와 타겟 변수 간의 선형 관계를 측정합니다.
카이 제곱 검정: 범주형 변수와 타겟 변수 간의 독립성을 평가합니다.
상호 정보: 각 변수와 타겟 변수 간에 공유되는 정보의 양을 정량화합니다.

이러한 방법은 계산하는데 있어 효율적이며, 더 복잡한 모델을 적용하기 전의 전처리 단계에 특히 유용합니다.

래퍼 방법

래퍼 방법은 예측 모델을 사용하여 피처의 중요성을 평가합니다. 이는 반복적으로 변수를 선택하거나 제거하고 모델의 성능을 평가하는 것을 포함합니다. 일반적인 기술은 다음과 같습니다.

전방 선택: 피처 없이 시작하여 한 번에 하나씩 피처를 추가해 가면서 각 단계에서의 모델 성능을 평가합니다.
후방 제거: 모든 피처로 시작하여 한 번에 하나씩 피처를 제거하고 각 단계에서의 모델 성능을 평가합니다.
재귀적 피처 제거(RFE): 모델의 계수 또는 변수 중요도에 따라 가장 중요하지 않은 변수를 반복적으로 제거합니다.

래퍼 방법은 성능이 더 좋은 모델을 생성할 수 있지만, 필터 방법보다 더 오랜 시간이 걸립니다.

임베디드 방법

임베디드 방법은 모델 학습 프로세스의 일부로 변수 선택을 수행합니다. 이러한 방법은 알고리즘 자체에 내장되어 있습니다. 일반적인 기술은 다음과 같습니다.

라소 회귀: 변수가 많은 모델에 페널티를 추가하여 일부 변수 계수를 효과적으로 0으로 줄이고 더 간단한 모델을 선택합니다.
의사결정 트리 및 랜덤 포레스트: 랜덤 포레스트 및 그래디언트 부스팅 트리와 같은 알고리즘은 모델 구축 프로세스 중에 변수 중요도를 고려하여 자동으로 변수 선택을 수행합니다.

임베디드 방법은 효율적이며 종종 강력한 변수의 하위 집합을 생성합니다.

변수 선택 사용 예

변수 선택 방법은 다양한 분야에서 매우 중요하게 사용됩니다.

의료: 질병을 진단하고, 환자 결과를 예측하고, 치료를 개인화할 수 있는 예측 모델을 개발하는 데 중요합니다. 예를 들어 유방암을 진단할 때 의료 영상 데이터와 환자 기록에서 가장 관련성 있는 특징을 선택하면 보다 정확하고 해석 가능한 모델을 만들어 궁극적으로 환자 치료를 개선할 수 있습니다.
금융: 신용 평가, 사기 탐지 및 주식 시장 예측을 위한 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다. 가장 관련성 있는 재무 지표를 선택함으로써 모델은 보다 정확한 예측을 하고 의사 결정에 귀중한 통찰력을 제공할 수 있습니다.
마케팅: 마케팅에서 변수 선택은 고객 행동을 예측하고, 시장을 세분화하고, 마케팅 캠페인을 최적화하는 데 사용됩니다. 구매 내역 및 인구 통계 정보와 같은 고객 데이터에서 가장 관련성 있는 특징을 선택하면 회사는 보다 효과적이고 타겟팅된 마케팅 전략을 만들 수 있습니다.

변수 선택에서의 도전 과제

변수 선택에는 많은 어려움이 따릅니다. 일반적인 문제는 다음과 같습니다.

높은 차원성: 유전체학 및 텍스트 마이닝과 같은 도메인에서 변수의 수는 매우 많을 수 있으므로 변수 선택을 하는 데 많은 시간이 소요될 수 있습니다.
변수간 상호 작용: 일부 변수는 개별적으로는 관련이 없지만 다른 변수와 결합하면 중요할 수 있습니다. 이러한 상호 작용을 식별하는 것은 복잡할 수 있습니다.
도메인 지식: 도메인 전문 지식을 변수 선택 프로세스에 통합하는 것은 어려울 수 있지만, 반드시 필요합니다.
과적합: 변수 선택은 과적합을 줄이는 것을 목표로 하지만 부적절한 방법은 학습 데이터의 과적합을 야기시킬 수 있습니다.
계산 복잡성: 특히 래퍼 방법은 계산적으로 비용이 많이 들고 시간이 오래 걸릴 수 있습니다.
데이터 품질: 품질이 낮은 데이터는 변수 선택 방법을 오도하여 최적이 아닌 모델을 생성할 수 있습니다.

결론

변수 선택은 머신 러닝 프로세스에서 중요한 단계로, 모델의 성능과 모델을 해석하는 데 있어 상당한 영향을 미칩니다. 가장 관련성 있는 변수를 신중하게 선택함으로써 정확할 뿐만 아니라 효율적이고 이해하기 쉬운 모델을 구축할 수 있습니다.

필터, 래퍼 또는 임베디드 방법 등 가장 적합한 변수 선택 기술을 선택하려면 데이터의 맥락과 특성을 고려하는 것이 중요합니다.