소개
머신러닝 모델을 구축하기 전에 데이터 전처리는 매우 중요합니다. 데이터 전처리는 원시 데이터를 모델이 이해하기 쉽고 효과적으로 활용할 수 있는 형식으로 변환하는 과정입니다. 이번 블로그 포스트에서는 자바스크립트를 사용하여 머신러닝 모델을 위한 데이터 전처리를 수행하는 방법을 알아보겠습니다.
1. 데이터 불러오기
데이터 전처리 과정을 시작하기 전에 먼저 데이터를 불러와야 합니다. 자바스크립트에서는 fetch 메서드를 사용하여 외부 데이터를 가져올 수 있습니다. 가져온 데이터는 JSON 형식으로 변환하여 사용할 수 있습니다.
fetch('data.json')
.then(response => response.json())
.then(data => {
// 데이터 전처리 수행
});
2. 결측값 처리
데이터에는 종종 결측값이 포함되어 있을 수 있습니다. 이러한 결측값은 모델의 성능을 저하시킬 수 있으므로 처리해야 합니다. 결측값을 처리하는 방법 중 하나는 평균값, 중간값 또는 최빈값으로 대체하는 것입니다.
const processedData = data.map(item => {
if (item.value === null) {
item.value = calculateMean(data);
}
return item;
});
3. 범주형 데이터 인코딩
머신러닝 모델은 주로 숫자형 데이터를 입력으로 사용합니다. 그러므로 범주형 데이터를 숫자로 인코딩해야 합니다. 예를 들어, 성별 변수를 인코딩하기 위해 “남성”을 0으로, “여성”을 1로 변환할 수 있습니다.
const encodedData = data.map(item => {
if (item.gender === '남성') {
item.gender = 0;
} else if (item.gender === '여성') {
item.gender = 1;
}
return item;
});
4. 특성 스케일링
데이터의 특성은 일반적으로 다양한 범위에 있을 수 있습니다. 예를 들어, 한 특성은 0부터 1 사이의 값으로 스케일링되어야 할 수도 있고, 다른 특성은 표준화되어야 할 수도 있습니다. 자바스크립트에서는 다양한 스케일링 기법을 사용할 수 있습니다.
const scaledData = data.map(item => {
item.age = normalize(item.age, ageMinMax);
item.income = standardize(item.income, incomeMean, incomeStd);
return item;
});
5. 학습 및 테스트 데이터 분할
데이터를 학습 및 테스트 데이터로 분할하여 모델을 훈련하고 평가하는 데 사용할 수 있습니다. 자바스크립트에서는 데이터 배열을 섞은 후 일정 비율로 분할하는 방식으로 데이터를 분할할 수 있습니다.
const shuffledData = shuffle(data);
const trainSize = Math.floor(shuffledData.length * 0.8); // 80%를 학습 데이터로 사용
const trainData = shuffledData.slice(0, trainSize);
const testData = shuffledData.slice(trainSize);
결론
이번 블로그 포스트에서는 자바스크립트를 사용하여 머신러닝 모델을 위한 데이터 전처리를 수행하는 방법을 알아보았습니다. 데이터 전처리는 모델의 성능에 큰 영향을 줄 수 있으므로 신중하게 수행되어야 합니다. 다양한 데이터 전처리 기법을 활용하여 데이터를 모델이 이해하기 쉽고 효과적으로 활용할 수 있는 형태로 변환하세요.