특성 스케일

정규화는 데이터의 각 특성 값을 특정 범위, 주로 0과 1 사이로 변환하는 스케일링 기법이다. 이 방법은 최소-최대 스케일링이라고도 불리며, 데이터의 원래 최솟값과 최댓값을 사용하여 선형 변환을 수행한다. 정규화의 핵심 목표는 서로 다른 단위나 범위를 가진 특성들을 공통의 척도로 맞추어, 특성 간의 비교를 용이하게 하고 모델이 특정 특성의 큰 값에 편향되지 않도록 하는 데 있다.

정규화는 특히 거리 기반 알고리즘이나 경사 하강법을 사용하는 머신러닝 모델에서 중요하다. 예를 들어, K-최근접 이웃 알고리즘은 데이터 포인트 간의 유클리드 거리를 계산하는데, 한 특성의 값 범위가 다른 특성에 비해 훨씬 크다면 그 특성이 거리 계산을 지배하게 되어 모델 성능이 저하될 수 있다. 정규화를 통해 모든 특성을 동일한 범위로 조정하면 이러한 문제를 완화할 수 있다.

정규화의 공식은 일반적으로 (값 - 최솟값) / (최댓값 - 최솟값)으로 표현된다. 이 변환은 데이터의 분포 형태를 변경하지 않고 단순히 위치와 스케일만 조정한다는 점에 유의해야 한다. 따라서 데이터에 극단적인 이상치가 존재할 경우, 최솟값과 최댓값이 이들에 의해 크게 영향을 받아 변환된 데이터의 대부분이 매우 좁은 범위에 모일 수 있다. 이러한 경우에는 로버스트 스케일링과 같은 이상치에 덜 민감한 방법을 고려하는 것이 적절하다.

표준화는 특성 스케일링의 대표적인 방법 중 하나로, 각 특성의 값에서 해당 특성의 평균을 뺀 후, 그 특성의 표준편차로 나누는 과정이다. 이 방법은 데이터를 평균이 0이고 표준편차가 1인 표준 정규 분포에 가깝게 변환한다. 머신러닝 모델, 특히 서포트 벡터 머신이나 선형 회귀와 같이 데이터의 분포를 가정하거나 경사 하강법을 사용하는 알고리즘에서 널리 활용된다.

표준화의 주요 장점은 이상치에 덜 민감한 로버스트한 특성을 가진다는 점이다. 평균과 표준편차를 사용하기 때문에 데이터의 분포가 정규 분포를 따르지 않거나 이상치가 존재하는 경우에도 비교적 안정적인 결과를 제공할 수 있다. 또한, 변환된 데이터의 평균이 0이 되어 특성 간의 중심을 맞추는 효과가 있으며, 표준편차를 1로 조정함으로써 모든 특성이 동일한 범위를 갖게 된다.

표준화는 정규화와 함께 가장 기본적인 스케일링 기법으로, 데이터 전처리 파이프라인에서 필수적으로 고려된다. 특히 주성분 분석이나 k-평균 군집화와 같은 거리 기반 알고리즘의 성능을 최적화하는 데 필수적이다.

최소-최대 스케일링은 데이터의 각 특성이 가지는 값의 범위를 0과 1 사이, 또는 지정된 다른 최솟값과 최댓값 사이로 변환하는 정규화 기법이다. 이 방법은 데이터의 최솟값과 최댓값을 기준으로 선형 변환을 수행하며, 공식은 (값 - 최솟값) / (최댓값 - 최솟값)으로 표현된다. 결과적으로 모든 데이터 포인트는 동일한 스케일을 가지게 되어, 특성 스케일 간의 차이로 인한 문제를 해결한다.

이 방법은 K-최근접 이웃 알고리즘, 서포트 벡터 머신과 같은 거리 기반 머신러닝 알고리즘에서 특히 유용하다. 또한 경사 하강법을 사용하는 신경망 모델의 학습 속도와 안정성을 개선하는 데도 효과적이다. 구현이 간단하고 직관적이라는 장점이 있어 데이터 전처리 과정에서 널리 활용된다.

그러나 최소-최대 스케일링은 데이터에 이상치가 존재할 경우 그 영향을 크게 받는다는 단점이 있다. 극단적인 이상치가 최솟값이나 최댓값으로 설정되면 나머지 정상 데이터의 변환 범위가 매우 좁아져 유용한 정보를 잃을 수 있다. 따라서 이상치 처리가 선행되거나, 이상치에 덜 민감한 로버스트 스케일링 방법을 대안으로 고려할 수 있다.

로버스트 스케일링은 데이터의 중앙값과 사분위 범위를 사용하여 특성의 스케일을 조정하는 방법이다. 이 방법은 표준화나 최소-최대 스케일링과 달리 이상치의 영향을 크게 받지 않도록 설계되었다는 점이 주요 특징이다. 이상치가 존재하는 데이터셋에서 다른 스케일링 방법을 적용하면 이상치 때문에 대부분의 데이터가 매우 좁은 범위로 압축될 수 있는데, 로버스트 스케일링은 이를 방지한다.

구체적으로, 각 특성의 값에서 해당 특성의 중앙값을 빼고, 사분위 범위로 나누어 스케일을 조정한다. 이때 사분위 범위는 제3사분위수에서 제1사분위수를 뺀 값으로, 데이터의 중간 50%가 분포하는 범위를 의미한다. 이상치는 일반적으로 사분위 범위 바깥에 위치하므로, 스케일링 계산에 직접적으로 관여하지 않아 결과가 안정적이다. 이 방법을 적용한 데이터는 중앙값이 0이 되고, 사분위 범위가 1이 되는 특성을 갖게 된다.

로버스트 스케일링은 K-최근접 이웃 알고리즘, 서포트 벡터 머신, 주성분 분석 등 거리 기반 머신러닝 알고리즘을 사용하기 전에 데이터 전처리 단계에서 유용하게 적용된다. 특히 금융 데이터나 센서 데이터처럼 극단적인 값을 포함할 가능성이 높은 실제 세계의 데이터를 다룰 때 효과적이다. 사이킷런 라이브러리에서는 RobustScaler 클래스를 통해 이 기능을 제공한다.

머신러닝에서 특성 스케일은 데이터 전처리의 핵심 단계로 다루어진다. 데이터 전처리 과정에서 특성 스케일링은 각 특성이 가진 값의 범위를 일정한 기준에 맞추어 조정하는 작업이다. 이는 특성 간에 존재하는 스케일의 차이가 머신러닝 알고리즘의 학습 과정과 최종 성능에 미치는 부정적 영향을 줄이기 위해 수행된다.

특성 간 스케일 차이가 크면, 거리 기반 알고리즘의 성능이 왜곡될 수 있다. 대표적으로 K-최근접 이웃 알고리즘이나 서포트 벡터 머신은 데이터 포인트 간의 거리를 계산하여 작동하기 때문에, 스케일이 큰 특성이 거리 계산에 지배적인 영향을 미쳐 모델의 예측을 그르칠 수 있다. 또한 경사 하강법을 사용하는 신경망이나 선형 회귀 같은 모델에서는 학습 속도가 느려지거나 최적점에 수렴하지 못하는 문제가 발생할 수 있다.

이러한 문제를 해결하기 위해 표준화와 정규화가 널리 사용된다. 표준화는 각 특성의 값을 평균이 0, 표준편차가 1이 되도록 변환하며, 정규화는 각 특성의 값을 특정 범위(주로 0과 1 사이)로 조정한다. 로버스트 스케일링은 이상치의 영향을 덜 받는 방법으로, 이상치가 많은 데이터에 유용하게 적용된다. 적절한 스케일링 방법의 선택은 사용하는 알고리즘과 데이터의 분포 특성에 따라 결정된다.

데이터 분석에서 특성 스케일은 분석의 정확성과 효율성을 결정하는 핵심 요소이다. 많은 데이터 분석 기법, 특히 통계 모델링이나 시각화 과정에서 서로 다른 단위와 범위를 가진 변수들을 직접 비교하거나 연산하면 왜곡된 결과를 초래할 수 있다. 예를 들어, 주택 가격(단위: 억 원)과 방의 개수(단위: 개)를 동일한 축에서 분석할 때, 스케일 차이로 인해 방의 개수 변수의 영향력이 사실상 무시될 수 있다. 따라서 분석 전에 특성 스케일을 조정하는 데이터 전처리는 필수적인 단계로 여겨진다.

특성 스케일링을 적용함으로써 데이터의 분포를 보다 균일하게 만들 수 있으며, 이는 상관관계 분석이나 주성분 분석과 같은 다변량 분석 기법에서 변수 간의 공정한 기여도를 평가하는 데 도움을 준다. 또한, 시각적 탐색을 위한 산점도나 히트맵을 작성할 때도 모든 변수가 동일한 스케일을 갖도록 조정하면 패턴을 식별하기가 훨씬 수월해진다.

데이터 분석 파이프라인에서 특성 스케일링은 머신러닝 모델 개발을 위한 전처리 단계와 밀접하게 연결되어 있다. 분석 단계에서 도출한 인사이트나 선택한 스케일링 방법은 이후 모델 학습에 그대로 적용될 수 있다. 따라서 데이터 분석가는 분석 목적과 데이터의 특성에 맞춰 표준화나 정규화 등의 적절한 스케일링 방법을 선택해야 하며, 이 결정은 최종적인 모델의 예측 성능에까지 영향을 미칠 수 있다.

특성 스케일은 통계 모델링에서도 매우 중요한 전처리 단계이다. 많은 통계 모델은 입력 변수, 즉 특성들의 값이 서로 다른 척도나 단위를 가질 경우 모델의 추정치가 왜곡되거나 해석이 어려워질 수 있다. 특히 최소제곱법을 기반으로 하는 선형 회귀나 로지스틱 회귀와 같은 모델에서, 스케일이 큰 특성은 그 계수 추정치에 불균형하게 큰 영향을 미칠 수 있어, 표준화를 통해 모든 특성을 평균 0, 표준편차 1의 비율로 맞추는 것이 일반적이다.

이러한 스케일 조정은 모델의 수렴 속도를 높이고, 계수의 크기를 직접 비교하여 특성의 상대적 중요도를 해석하는 데 도움을 준다. 또한 정규화 기법을 적용하는 릿지 회귀나 라쏘 회귀와 같은 모델에서는 모든 특성이 동일한 스케일을 가져야만 페널티가 공정하게 적용되어 효과적인 변수 선택이 가능해진다. 따라서 통계 모델의 안정성과 해석 가능성을 보장하기 위해 특성 스케일링은 필수적인 과정으로 간주된다.