기계 학습은 데이터 전처리 단계를 거쳐야만 좋은 성능을 얻을 수 있습니다. Next.js 프로젝트에서 기계 학습을 위한 데이터 전처리를 진행해보겠습니다.
1. 데이터 수집
기계 학습을 위한 데이터를 수집해야 합니다. 데이터는 다양한 소스에서 가져올 수 있으며, CSV, JSON, 데이터베이스 등 다양한 형태가 있을 수 있습니다. Next.js에서는 fetch 함수를 사용하여 데이터를 가져올 수 있습니다.
import fetch from 'isomorphic-unfetch';
const fetchData = async () => {
const response = await fetch('https://api.example.com/data');
const data = await response.json();
return data;
};
위 예제는 fetch 함수를 사용하여 외부 API에서 데이터를 가져오는 예시입니다.
2. 데이터 정제
데이터를 가져왔다면 정제해야 합니다. 데이터 정제란 결측치 처리, 이상치 제거, 범주형 데이터 변환 등의 작업을 포함합니다. Next.js에서는 JavaScript의 다양한 라이브러리를 활용하여 데이터를 정제할 수 있습니다.
const cleanData = (data) => {
// 결측치 처리
data = data.filter((item) => item.value !== null);
// 이상치 제거
const mean = data.reduce((sum, item) => sum + item.value, 0) / data.length;
const std = Math.sqrt(data.reduce((sum, item) => sum + (item.value - mean) ** 2, 0) / data.length);
data = data.filter((item) => Math.abs(item.value - mean) < 3 * std);
// 범주형 데이터 변환
data = data.map((item) => {
item.category = item.category === 'A' ? 0 : (item.category === 'B' ? 1 : 2);
return item;
});
return data;
};
위 예제는 결측치 처리, 이상치 제거, 범주형 데이터 변환을 수행하는 함수입니다.
3. 데이터 스케일링 및 정규화
기계 학습 모델을 훈련시키기 전에 데이터를 스케일링하고 정규화해야 합니다. 이는 데이터의 범위를 조정하고 모델의 학습을 돕는 역할을 합니다. Next.js에서는 다양한 라이브러리를 활용하여 데이터 스케일링 및 정규화를 수행할 수 있습니다.
import { MinMaxScaler } from 'ml-preprocessing';
const scaleData = (data) => {
const scaler = new MinMaxScaler();
scaler.fit(data);
const scaledData = scaler.transform(data);
return scaledData;
};
위 예제는 ml-preprocessing 라이브러리의 MinMaxScaler를 사용하여 데이터를 스케일링하는 예시입니다.
4. 데이터 분할
기계 학습 모델을 훈련시키기 위해서는 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분할해야 합니다. Next.js에서는 데이터를 분할하는 다양한 방법이 있습니다.
const splitData = (data, trainRatio) => {
const trainSize = Math.floor(data.length * trainRatio);
const trainSet = data.slice(0, trainSize);
const testSet = data.slice(trainSize);
return [trainSet, testSet];
};
위 예제는 데이터를 주어진 비율에 따라 훈련 세트와 테스트 세트로 분할하는 함수입니다.
결론
Next.js에서 기계 학습을 위한 데이터 전처리는 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 스케일링 및 정규화, 데이터 분할로 이루어집니다. 이를 통해 기계 학습 모델을 구축하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.