아웃라이어는 데이터 세트에서 일반적인 패턴에서 벗어나는 이상치 데이터를 의미합니다. 이러한 아웃라이어는 데이터 분석 및 모델링 과정에서 문제를 일으킬 수 있으므로 검출과 처리가 중요합니다.

Python의 scikit-learn 패키지는 아웃라이어 검출을 위한 다양한 알고리즘을 제공합니다. 이 블로그 포스트에서는 scikit-learn을 사용하여 아웃라이어를 검출하는 방법을 알아보겠습니다.

데이터 준비

먼저 예시로 사용할 데이터를 준비해야 합니다. scikit-learn에 내장된 load_iris 함수를 사용하여 붓꽃 데이터를 불러오겠습니다. 붓꽃 데이터는 일반적으로 예제로 사용되며 첫 번째 인공지능 프로젝트에도 자주 사용되는 데이터입니다.

from sklearn.datasets import load_iris

data = load_iris()
X, y = data.data, data.target

Isolation Forest를 사용한 아웃라이어 검출

Isolation Forest는 아웃라이어를 검출하기 위한 효과적인 알고리즘 중 하나입니다. Isolation Forest를 사용하여 아웃라이어를 검출하는 방법은 다음과 같습니다.

from sklearn.ensemble import IsolationForest

# Isolation Forest 모델 생성
model = IsolationForest(contamination=0.05)
# 데이터 학습
model.fit(X)
# 아웃라이어 검출
outliers = model.predict(X) == -1

위 코드에서 contamination 매개변수는 아웃라이어로 간주할 비율을 나타냅니다. 일반적으로 이 값을 0.05 ~ 0.1 사이로 설정합니다.

Local Outlier Factor를 사용한 아웃라이어 검출

Local Outlier Factor(LOF)는 데이터 포인트 주변의 밀도를 계산하여 아웃라이어를 검출하는 알고리즘입니다. LOF를 사용하여 아웃라이어를 검출하는 방법은 다음과 같습니다.

from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor

# Local Outlier Factor 모델 생성
model = LocalOutlierFactor(contamination=0.05)
# 데이터 학습
model.fit(X)
# 아웃라이어 검출
outliers = model.negative_outlier_factor_ < -1.5

위 코드에서 contamination 매개변수는 아웃라이어로 간주할 비율을 나타냅니다. LOF는 아웃라이어의 정도를 -1.5로 설정하여 검출합니다.

결론

scikit-learn은 아웃라이어 검출을 위한 다양한 알고리즘을 제공하며, 위에서 소개한 Isolation Forest와 Local Outlier Factor를 사용하여 아웃라이어를 검출할 수 있습니다. 이러한 아웃라이어 검출은 데이터 분석 및 모델링 과정에서 신뢰도를 높이고 예측의 정확성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.