NULL 값은 데이터 분석 및 머신러닝 모델링 과정에서 주요한 이슈 중 하나입니다. 데이터 예측 및 모델 학습을 위해 NULL 값을 처리하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 이번 글에서는 NULL 값 처리를 위한 데이터 예측 및 대체 방법에 대해 알아보겠습니다.
데이터 탐색과 이해
NULL 값을 처리하기 전에 먼저 데이터를 탐색하고 이해해야 합니다. 각 열의 NULL 값의 발생 빈도 및 패턴을 파악하고, 열 간의 상관관계를 고려해야 합니다. 이를 통해 NULL 값의 원인을 파악할 수 있으며, 이를 바탕으로 적절한 대체 전략을 수립할 수 있습니다.
대체 방법
1. 평균 또는 중간값 사용
연속형 변수의 NULL 값을 대체할 때는 해당 열의 평균 또는 중간값을 사용할 수 있습니다. 이 방법은 해당 열의 분포를 유지하면서 데이터를 대체하는 효과가 있습니다.
UPDATE 테이블명
SET 열이름 = (SELECT AVG(열이름) FROM 테이블명 WHERE 열이름 IS NOT NULL)
WHERE 열이름 IS NULL;
2. 최빈값 사용
범주형 변수의 NULL 값을 대체할 때는 해당 열의 최빈값을 사용할 수 있습니다. 이를 통해 가장 빈도가 높은 값으로 대체할 수 있습니다.
UPDATE 테이블명
SET 열이름 = (SELECT 열이름 FROM (SELECT 열이름, COUNT(*) AS cnt FROM 테이블명 WHERE 열이름 IS NOT NULL GROUP BY 열이름 ORDER BY cnt DESC LIMIT 1) AS sub)
WHERE 열이름 IS NULL;
3. 예측 모델 활용
NULL 값을 예측하는 머신러닝 모델을 구축하여 대체할 수 있습니다. 이를 위해 다른 열들을 활용하여 해당 열의 NULL 값을 예측할 수 있는 모델을 구성할 수 있습니다.
-- Correlated subquery to predict NULL values using a machine learning model
UPDATE 테이블명 AS t1
SET 열이름 = (SELECT prediction FROM
(SELECT 입력변수1, 입력변수2, ..., 입력변수n, ML_PREDICT(입력변수1, 입력변수2, ..., 입력변수n) AS prediction
FROM 테이블명 AS t2
WHERE t2.열이름 IS NOT NULL) AS sub
WHERE t2.기본키 = t1.기본키)
WHERE 열이름 IS NULL;
결론
NULL 값 처리는 데이터 분석 및 모델링 과정에서 매우 중요합니다. 각 상황에 맞는 적절한 대체 방법을 선택하여 모델의 정확도를 유지하고 왜곡을 최소화하는 것이 중요합니다.
NULL 값을 처리하는 데에는 다양한 방법과 전략이 존재하며, 이러한 전략은 데이터의 특성과 해당 모델의 요구 사항에 따라 다를 수 있습니다.
이상으로 데이터 예측 및 대체를 위한 NULL 값 처리 방법에 대해 알아보았습니다.