결측치(누락된 데이터)는 실제 데이터 분석 및 머신 러닝 모델링 프로세스에서 흔히 발생하는 문제입니다. 데이터 세트에 결측치가 포함되어 있으면 모델의 성능과 정확성을 저하시킬 수 있습니다. XGBoost는 결측치에 대한 효과적인 처리 방법을 제공하여 이러한 문제를 해결합니다. 이번 블로그 포스트에서는 XGBoost에서 결측치를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

결측치 확인하기

먼저, 데이터 세트에 결측치가 있는지 확인해야 합니다. XGBoost에서는 NaN 또는 None 값으로 표시되는 결측치를 처리합니다.

import pandas as pd
import numpy as np

# 데이터 세트 로드
data = pd.read_csv('data.csv')

# 결측치 확인
missing_values = data.isnull().sum()
print(missing_values)

위 코드는 pandas 라이브러리를 사용하여 결측치를 확인하는 방법을 보여줍니다. isnull() 함수를 사용하여 각 열에 대해 결측치 여부를 확인하고, sum() 함수를 사용하여 결측치의 총 개수를 계산합니다.

결측치 처리하기

결측치를 처리하는 방법은 결측치의 특성과 데이터의 종류에 따라 다릅니다. 일반적으로 XGBoost에서는 다음과 같은 두 가지 방법을 사용하여 결측치를 처리할 수 있습니다.

1. 결측치를 보간으로 대체하기

결측치를 보간(interpolation) 방법으로 대체하는 방법은 주로 연속형 변수에 대해 사용됩니다.

# 보간으로 결측치 대체하기
data_interpolated = data.interpolate()

# 대체된 결측치 확인
missing_values_after_interpolation = data_interpolated.isnull().sum()
print(missing_values_after_interpolation)

위 코드에서는 interpolate() 함수를 사용하여 결측치를 보간으로 대체합니다. 대체된 결측치를 확인하기 위해 다시 isnull() 함수를 사용합니다.

2. 결측치를 새로운 값으로 대체하기

결측치를 새로운 값으로 대체하는 방법은 주로 범주형 변수에 대해 사용됩니다. 예를 들어, 결측치를 가장 자주 나타나는 값으로 대체할 수 있습니다.

# 결측치를 최빈값(mode)으로 대체하기
data_filled = data.fillna(data.mode().iloc[0])

# 대체된 결측치 확인
missing_values_after_filling = data_filled.isnull().sum()
print(missing_values_after_filling)

위 코드에서는 fillna() 함수를 사용하여 결측치를 최빈값(mode)으로 대체합니다. 대체된 결측치를 확인하기 위해 다시 isnull() 함수를 사용합니다.

Conclusion

XGBoost는 결측치 처리를 위한 다양한 방법을 제공하며, 이를 통해 데이터의 누락된 부분을 효과적으로 처리할 수 있습니다. 데이터의 특성과 종류에 맞는 결측치 처리 방법을 적용하여 모델의 성능과 정확성을 향상시킬 수 있습니다.