불균형 데이터는 실제 세계의 많은 문제에서 발생하는 일반적인 상황입니다. 이러한 데이터를 효과적으로 다루는 것은 머신 러닝 모델의 성능을 향상시키는 데 중요합니다. CatBoost는 불균형 데이터를 다룰 때 탁월한 성능을 보이는 강력한 기능을 제공합니다. 이번 블로그 게시물에서는 CatBoost를 사용하여 불균형 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

CatBoost란?

CatBoost는 앙상블 기법 중 하나인 Gradient Boosting Machine의 변종으로, 범주형 변수를 처리하는 데 특화된 알고리즘입니다. CatBoost는 범주형 변수를 자동적으로 처리하며 수치형 변수와 함께 사용할 수 있습니다. 이러한 특성 때문에 CatBoost는 많은 실제 문제에서 우수한 성능을 발휘합니다.

불균형 데이터 처리 방법

불균형 데이터는 클래스 간에 관측치 수의 차이가 많이 나는 경우를 의미합니다. 예를 들어, 이진 분류 문제에서 한 클래스의 관측치 수가 다른 클래스의 관측치 수보다 훨씬 많은 경우가 불균형 데이터입니다. 이러한 경우 모델이 주로 관측치 수가 많은 클래스로 편향될 수 있기 때문에, 정확도나 기타 평가 지표가 왜곡될 수 있습니다.

CatBoost는 불균형 데이터 처리를 위한 몇 가지 방법을 제공합니다. 이러한 방법은 다음과 같습니다.

1. 클래스 가중치 불균형 조정

CatBoost는 클래스 사이의 관측치 불균형을 고려하기 위해 클래스 가중치를 조정하는 기능을 제공합니다. 클래스 가중치는 클래스별 관측치 수의 비율에 반비례하도록 설정됩니다. 이렇게 하면 모델이 더 불균형한 클래스에 더 중요도를 부여하므로 예측 성능이 향상될 수 있습니다.

from catboost import CatBoostClassifier

catboost_model = CatBoostClassifier(class_weights=[1, 10])
catboost_model.fit(X_train, y_train)

위의 예제에서는 첫 번째 클래스의 가중치를 1, 두 번째 클래스의 가중치를 10으로 설정하였습니다. 이렇게 설정하면 두 번째 클래스가 첫 번째 클래스보다 10배 더 중요하도록 학습됩니다.

2. 언더샘플링과 오버샘플링

CatBoost는 불균형 데이터를 처리하기 위해 언더샘플링과 오버샘플링을 수행하는 기능을 제공합니다. 언더샘플링은 상대적으로 관측치가 많은 클래스에서 일부 관측치를 제거하는 작업이고, 오버샘플링은 상대적으로 관측치가 적은 클래스에서 관측치를 복제 또는 생성하는 작업입니다.

from catboost import CatBoostClassifier, Pool

train_data = Pool(X_train, y_train)
catboost_model = CatBoostClassifier(bootstrap_type='Bayesian', sampling_frequency='PerTreeLevel', depth=6, allow_writing_files=False, iterations=300)
catboost_model.fit(train_data, eval_set=(X_eval, y_eval), verbose=False, plot=False, use_best_model=True)

위의 예제에서는 CatBoostClassifier의 sampling_frequency 매개변수를 사용하여 언더샘플링과 오버샘플링을 설정합니다. sampling_frequency 매개변수를 PerTreeLevel로 설정하면 모델의 각 트리 레벨에서 언더샘플링 또는 오버샘플링이 수행됩니다. 이렇게 하면 모델이 불균형 데이터를 더 잘 처리할 수 있습니다.

결론

불균형 데이터는 실제 세계의 많은 문제에서 발생하는 일반적인 상황입니다. CatBoost는 불균형 데이터를 처리하기 위해 클래스 가중치 조정, 언더샘플링, 오버샘플링과 같은 기능을 제공합니다. 이러한 기능을 적절하게 활용하면 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

CatBoost를 사용하여 불균형 데이터를 처리하는 방법에 대해 알아보았습니다. 이제 실제 문제에서 CatBoost를 활용하여 데이터를 처리해보세요!