데이터 전처리는 머신러닝 프로젝트에서 매우 중요한 단계입니다. 이는 데이터를 분석하기 전에 데이터를 깔끔하게 처리하여 모델이 높은 성능을 발휘할 수 있도록 돕습니다.

Python의 scikit-learn 패키지는 데이터 전처리에 매우 유용한 도구를 제공합니다. 이번 포스트에서는 scikit-learn을 사용하여 데이터를 전처리하는 몇 가지 기술에 대해 알아보겠습니다.

데이터 스케일링

데이터 스케일링은 입력 데이터의 범위를 조정하는 과정입니다. 일반적으로 데이터를 동일한 범위로 조정하면 머신러닝 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. scikit-learn에서는 데이터 스케일링을 위해 StandardScaler와 MinMaxScaler 클래스를 제공합니다.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# StandardScaler를 사용하여 데이터 스케일링
scaler = StandardScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# MinMaxScaler를 사용하여 데이터 스케일링
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

누락된 데이터 처리

실제 데이터셋에서는 누락된 데이터가 매우 흔합니다. 이러한 누락된 데이터를 처리하는 방법 중 하나는 해당 데이터를 대체하는 것입니다. scikit-learn의 SimpleImputer 클래스를 사용하여 누락된 값을 평균, 중앙값, 최빈값 등으로 대체할 수 있습니다.

from sklearn.impute import SimpleImputer

# 누락된 값을 평균으로 대체
imputer = SimpleImputer(strategy='mean')
filled_data = imputer.fit_transform(data)

# 누락된 값을 중앙값으로 대체
imputer = SimpleImputer(strategy='median')
filled_data = imputer.fit_transform(data)

# 누락된 값을 최빈값으로 대체
imputer = SimpleImputer(strategy='most_frequent')
filled_data = imputer.fit_transform(data)

범주형 데이터 인코딩

머신러닝 모델은 숫자형 데이터만 처리할 수 있기 때문에 범주형 데이터를 숫자로 변환해야 할 때가 있습니다. scikit-learn의 LabelEncoder와 OneHotEncoder 클래스를 사용하여 범주형 데이터를 인코딩할 수 있습니다.

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder

# 범주형 데이터를 숫자로 변환(라벨 인코딩)
label_encoder = LabelEncoder()
encoded_labels = label_encoder.fit_transform(labels)

# 범주형 데이터를 One-Hot 인코딩
onehot_encoder = OneHotEncoder()
encoded_data = onehot_encoder.fit_transform(data)

데이터 정규화

데이터 정규화는 데이터를 일반적으로 (0, 1) 범위로 조정하는 작업입니다. 이는 특히 신경망과 같은 모델에서 사용됩니다. scikit-learn의 Normalizer 클래스를 사용하여 데이터를 정규화할 수 있습니다.

from sklearn.preprocessing import Normalizer

# 데이터 정규화
normalizer = Normalizer()
normalized_data = normalizer.fit_transform(data)

위에서 언급한 기술 외에도 scikit-learn에는 다양한 데이터 전처리 기능이 있습니다. 이러한 기능을 적절하게 활용하여 데이터를 전처리하는 것은 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. scikit-learn의 문서를 참조하여 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.

scikit-learn은 데이터 전처리를 위한 유용한 도구를 제공합니다. 데이터 스케일링, 누락된 데이터 처리, 범주형 데이터 인코딩 및 데이터 정규화와 같은 기술을 적용하여 데이터를 전처리할 수 있습니다. 이를 활용하여 더 좋은 예측 모델을 개발할 수 있습니다. 데이터 전처리는 머신러닝 프로젝트의 필수 단계이므로 적절하게 활용해야 합니다.