소개
공학 및 과학 분야에서 실험을 수행하고 데이터를 분석하는 것은 중요한 과정입니다. 실험 결과에서 특성을 추출하고 선택하는 것은 데이터 분석의 핵심 부분입니다. 이 블로그 포스트에서는 파이썬을 사용하여 공학 및 과학 실험 결과에서 특성을 추출하고 선택하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
특성 추출
특성 추출은 가장 중요한 데이터 분석 단계 중 하나입니다. 실험 데이터에서 의미 있는 특성을 추출하는 것은 모델의 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
주파수 도메인에서 특성 추출
주파수 도메인에서 특성 추출은 시계열 데이터를 분석하는 경우 흔히 사용됩니다. 주파수 변환을 통해 데이터를 주파수 영역으로 변환한 후, 주파수 스펙트럼을 분석하여 중요한 주파수 대역을 추출할 수 있습니다.
다음은 파이썬의 numpy와 scipy 라이브러리를 사용하여 주파수 도메인에서 특성 추출하는 예시 코드입니다.
import numpy as np
from scipy.fft import fft
# 시계열 데이터 생성
time = np.linspace(0, 1, 1000)
data = np.sin(2 * np.pi * 10 * time) + np.sin(2 * np.pi * 20 * time)
# 주파수 도메인으로 변환
fft_data = fft(data)
# 주파수 스펙트럼 추출
spectrum = 2 * np.abs(fft_data) / len(data)
# 상위 주파수 대역 추출
top_frequency_indices = np.argsort(spectrum)[::-1][:10]
top_frequencies = np.fft.fftfreq(len(data), d=time[1]-time[0])[top_frequency_indices]
# 결과 출력
print(top_frequencies)
시간 도메인에서 특성 추출
데이터가 시계열 데이터인 경우, 시간 도메인에서 특성을 추출할 수도 있습니다. 시간 도메인에서 추출할 수 있는 특성 중 하나는 신호의 평균이나 분산입니다.
다음은 파이썬의 numpy를 사용하여 시간 도메인에서 평균과 분산을 추출하는 예시 코드입니다.
import numpy as np
# 시계열 데이터 생성
data = np.random.randn(1000)
# 평균과 분산 계산
mean = np.mean(data)
variance = np.var(data)
# 결과 출력
print("평균:", mean)
print("분산:", variance)
특성 선택
특성 선택은 추출된 특성 중에서 모델에 가장 유용한 특성들을 선택하는 과정입니다. 특성 선택을 통해 모델의 복잡도를 줄이고, 불필요한 특성들로 인해 발생할 수 있는 문제를 방지할 수 있습니다.
상관 관계를 기반으로 특성 선택
특성들 간의 상관 관계를 분석하여 중복되는 특성들을 제거할 수 있습니다. 상관 관계가 높은 특성들은 비슷한 정보를 제공하기 때문에 중복으로 간주될 수 있습니다.
다음은 파이썬의 pandas와 numpy를 사용하여 상관 관계를 기반으로 특성을 선택하는 예시 코드입니다.
import pandas as pd
# 데이터프레임 생성
data = {'feature1': [1, 2, 3, 4, 5],
'feature2': [1, 4, 9, 16, 25],
'feature3': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)
# 상관 행렬 계산
correlation_matrix = df.corr().abs()
# 상관 관계가 높은 특성 선택
upper_tri = correlation_matrix.where(np.triu(np.ones(correlation_matrix.shape), k=1).astype(np.bool))
highly_correlated_features = [column for column in upper_tri.columns if any(upper_tri[column] > 0.8)]
# 선택된 특성 출력
print(highly_correlated_features)
모델 기반 특성 선택
특성들을 사용하여 학습된 모델을 통해 각 특성의 중요도를 평가하고, 중요도가 낮은 특성들을 제거할 수 있습니다.
다음은 파이썬의 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 모델 기반 특성 선택을 수행하는 예시 코드입니다.
from sklearn.feature_selection import SelectFromModel
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
# 데이터 로드
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 모델 기반 특성 선택
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
selector = SelectFromModel(clf)
selector.fit(X, y)
# 선택된 특성 출력
selected_features = X.columns[selector.get_support()]
print(selected_features)
결론
공학 및 과학 실험 결과의 특성 추출 및 선택은 데이터 분석의 중요한 부분입니다. 이 블로그 포스트에서는 주파수 도메인과 시간 도메인에서의 특성 추출 방법과 상관 관계 및 모델 기반 특성 선택 방법에 대해 간단히 살펴보았습니다. 데이터 분석 시에는 적절한 특성 추출과 선택을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.