Scikit-Learn은 Python에서 머신러닝을 위한 강력한 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하여 데이터를 분석하고 예측 모델을 개발할 수 있습니다. 특성 공학은 데이터의 특성을 변형, 조합 또는 선택하여 원래 데이터에서 새로운 특성을 생성하는 프로세스입니다. 특성 공학을 통해 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

왜 특성 공학이 필요한가요?

일반적으로 데이터는 원시 형태로 제공되지 않습니다. 이러한 데이터를 분석하고 모델에 적용하려면 적절하게 가공해야 합니다. 특성 공학은 데이터를 더 유용하고 의미 있는 형태로 변환하는 과정입니다. 예를 들어, 텍스트 데이터를 벡터로 변환하거나, 범주형 데이터를 이진 인코딩 또는 원-핫 인코딩으로 변환할 수 있습니다. 이러한 변환을 통해 모델이 더 나은 예측을 수행할 수 있습니다.

Scikit-Learn에서 특성 공학을 수행하는 방법

Scikit-Learn에서 특성 공학을 수행하는 방법은 다양합니다. 주요한 메서드들과 사용 예제를 살펴보겠습니다.

Feature scaling (특성 스케일링)

특성들이 다른 범위를 갖는 경우, 이를 동일한 범위로 스케일링하는 것이 중요합니다. 이를 통해 모델이 특성들을 공정하게 취급할 수 있습니다. Scikit-Learn에서는 StandardScaler 클래스를 사용하여 표준화를 수행할 수 있습니다.

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 데이터 준비
X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]]

# 특성 스케일링
scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X)

Feature extraction (특성 추출)

데이터에서 의미 있는 특성을 추출할 수도 있습니다. Scikit-Learn에서는 다양한 특성 추출 방법을 제공합니다. 가장 일반적인 방법 중 하나는 PCA (주성분 분석)입니다. 이를 통해 데이터의 분산을 최대화하는 새로운 특성을 추출할 수 있습니다.

from sklearn.decomposition import PCA

# 데이터 준비
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]

# 특성 추출
pca = PCA(n_components=2)
X_pca = pca.fit_transform(X)

Feature selection (특성 선택)

데이터에서 중요한 특성들을 선택하여 모델의 복잡도를 줄일 수 있습니다. Scikit-Learn에서는 다양한 특성 선택 방법을 제공합니다. 가장 일반적인 방법 중 하나는 SelectKBest를 사용하여 가장 중요한 k개의 특성을 선택하는 것입니다.

from sklearn.feature_selection import SelectKBest, f_regression

# 데이터 준비
X = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]
y = [10, 20, 30]

# 특성 선택
selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=2)
X_selected = selector.fit_transform(X, y)

결론

Scikit-Learn은 특성 공학을 위한 다양한 기능을 제공합니다. 특성 스케일링, 추출 및 선택을 통해 데이터를 고도로 가공하고 예측 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 과정을 통해 데이터의 의미를 더 잘 이해하고 유용한 정보를 추출할 수 있습니다.