머신 러닝 모델을 구축할 때, 결측치는 종종 처리해야 하는 중요한 문제입니다. 결측치가 있는 데이터를 사용하여 모델을 학습시키면 결과의 정확도가 저하될 수 있기 때문입니다. 이러한 상황에서 catboost는 우수한 결측치 처리 기능을 제공하여 문제를 해결할 수 있습니다.

catboost란?

catboost는 카테고리컬 변수를 다루는 그래디언트 부스팅 프레임워크로, 특히 텍스트 데이터와 같은 복잡한 데이터를 다루는 데에 적합합니다. catboost는 카테고리컬 변수를 자동으로 처리하여 손쉽게 머신 러닝 모델을 구축할 수 있도록 도와줍니다.

결측치 처리

결측치는 NaN 또는 None과 같은 값으로 표시됩니다. catboost에서 결측치를 처리하기 위해서는 다음의 단계를 따를 수 있습니다.

1. 결측치를 적절한 값으로 대체하기

catboost는 결측치를 적절한 값으로 대체할 수 있는 몇 가지 방법을 제공합니다. 가장 일반적인 방법은 평균이나 중간값으로 결측치를 대체하는 것입니다. fillna 메서드를 사용하여 결측치를 대체할 수 있습니다. 예를 들어, 다음과 같은 코드를 사용하여 결측치를 평균값으로 대체할 수 있습니다:

import catboost as cb

train_data, test_data = cb.datasets.amazon()

train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True)
test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True)

2. 결측치를 특별한 카테고리 값으로 대체하기

때로는 결측치를 적절한 카테고리 값으로 대체해야 할 수 있습니다. 이를 위해 catboost는 fillna 메서드에 value 인자를 사용하여 원하는 카테고리 값을 지정할 수 있습니다. 예를 들어, 결측치를 “Unknown”이라는 카테고리 값으로 대체하려면 다음과 같이 코드를 작성할 수 있습니다:

train_data.fillna("Unknown", inplace=True)
test_data.fillna("Unknown", inplace=True)

3. 결측치를 처리하는 피처 열 지정하기

catboost는 CatFeatureInd 매개 변수를 사용하여 결측치를 처리하는 특정 피처 열을 지정할 수 있습니다. 이를 사용하면 해당 열의 결측치만 처리할 수 있습니다. 예를 들어, catboost.Pool 객체를 사용하여 데이터를 로딩한 다음, 결측치가 있는 열을 지정할 수 있습니다:

cat_features = [0, 1, 2]  # 카테고리컬 변수 열
na_features = [3, 4, 5]  # 결측치가 있는 열

train_data_pool = cb.Pool(data=train_data, cat_features=cat_features, na_features=na_features)

위의 코드에서 na_features 매개 변수를 사용하여 결측치가 있는 열을 지정합니다.

결론

catboost는 결측치 처리에 탁월한 성능을 제공하므로, 모델의 정확도를 향상시키기 위해 결측치 처리를 수행하는 것이 좋습니다. fillna 메서드 또는 CatFeatureInd 매개 변수를 사용하여 결측치를 대체하거나 특정 피처 열로 지정할 수 있습니다. 이러한 기능을 통해 catboost를 사용하여 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 모델을 생성할 수 있습니다.