이상치(outliers)는 데이터 분석 및 머신 러닝 프로젝트에서 자주 등장하는 문제입니다. 이상치는 데이터셋에 포함되어 있을 때 모델 학습 및 성능에 부정적인 영향을 미칠 수 있으며, 정확한 예측을 방해할 수 있습니다. 따라서, 이상치를 탐지하고 처리하는 것은 중요한 작업입니다.

이 튜토리얼에서는 Python의 CatBoost 라이브러리를 사용하여 이상치를 탐지하고 처리하는 방법을 알아보겠습니다. CatBoost는 다른 머신 러닝 알고리즘보다 이상치 탐지에 뛰어난 성능을 제공합니다.

CatBoost란?

CatBoost는 카테고리형 피처(Categorical Features)를 처리하는 그레디언트 부스팅 알고리즘입니다. 특히, 트리 분류기 기반의 그레디언트 부스팅을 사용하며, 직관적인 범주형 변수 처리 기능을 제공합니다. CatBoost는 속도와 성능 면에서 우수한 결과를 제공하여, 다양한 머신 러닝 문제에 적용할 수 있습니다.

이상치 탐지를 위한 CatBoost 사용법

1. 데이터 불러오기 및 전처리

이상치 탐지를 위해 먼저 데이터를 불러오고 전처리해야 합니다. CatBoost는 피처 엔지니어링 및 전처리 기능을 제공하지 않으므로, 데이터 전처리 작업은 별도로 수행해야 합니다. 데이터 전처리 방법에 대한 자세한 내용은 다른 튜토리얼에서 확인할 수 있습니다.

import pandas as pd

# 데이터 불러오기
data = pd.read_csv('data.csv')

# 전처리 작업 수행
# ...

2. 모델링 및 학습

CatBoost 모델을 생성하고 학습할 차례입니다. 이 튜토리얼에서는 이상치 탐지를 위해 분류 모델을 사용하겠습니다.

from catboost import CatBoostClassifier

# CatBoost 모델 생성
model = CatBoostClassifier()

# 데이터셋 분할
X = data.drop('target', axis=1)
y = data['target']
train_pool = Pool(X, y)

# 모델 학습
model.fit(train_pool)

3. 이상치 탐지

모델이 학습되었으면, 이상치를 탐지할 수 있습니다. CatBoost는 각 데이터 포인트의 이상치 점수를 제공하는 get_feature_importance 함수를 제공합니다. 이를 활용하여 이상치를 탐지할 수 있습니다.

import numpy as np

# 이상치 점수 계산
feat_importances = model.get_feature_importance(train_pool)
outlier_scores = np.argsort(feat_importances)

# 상위 이상치 포인트 출력
num_outliers = 10
outliers = data.iloc[outlier_scores[-num_outliers:], :]
print(outliers)

4. 이상치 처리

이상치를 탐지한 후에는 이를 처리해야 합니다. 처리 방법은 데이터와 문제에 따라 다르지만, 일반적으로 이상치를 제거하거나 수정하는 방법을 사용할 수 있습니다.

# 이상치 제거
clean_data = data.drop(outliers.index)

# 이상치 대체
# ...

# 처리된 데이터로 모델 재학습
model.fit(clean_data)

결론

CatBoost는 이상치 탐지와 처리를 위한 강력한 도구입니다. 이를 사용하여 데이터에서 이상치를 탐지하고, 필요한 전처리를 수행한 후 모델을 학습시킬 수 있습니다. 이를 통해 더 정확하고 신뢰할 수 있는 머신 러닝 모델을 개발할 수 있습니다.