(머신러닝) Data Cleaning과 Sampling 샘플링 기법 총정리!

 

이번 게시물에서는 'Data Cleaning'과 'Data Sampling'에 대해서 학습해보자.
→ Data Cleaning이란 무엇이고 왜 해야 되는 걸까? 
→ Data Sampling은 왜 필요하고 상황별 어떤 기법을 사용해야될까?

 

Data Cleaning과 Data Sampling이란?
샘플링의 유형과 상황별 어떤 기법을 사용해야될까?

 

 

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1. Missing Value

Data Cleaning이란 모델에 데이터를 넣기 전에 데이터를 쓸 수 있도록 만드는 프로세스를 말한다. Data Cleaning을 학습하기 전에 그 타겟인 'Missing Value'에 대해 알아야 할 필요가 있다.

 

[ missing value ]

- 실제 데이터에서는 N/A, Null 등의 이상값들이 존재한다 → Missing value 처리
 → N/A (Not Available) : 표현할 수 없는 값
 → Null : 공백이나 비어있는 값 (띄어쓰기 포함)

시스템 내 어떤 부분에 오류가 나거나 파이프라인의 어떤 부분에서 missing value가 생겨날지 예상하기 어렵기 때문에 로직을 만들때 missing value가 들어온다는 전제 하에 코드를 개발하면 안정성 ↑

- Zero 비율이 0.95 이상인 경우 → 분석에 의미가 있는지 재확인 혹은 Drop
- 독립변수(데이터의 Feature) 간 상관관계가 높은 경우 → 다중공선성 의심

# 다중공선성
: 공선성은 데이터가 서로가 서로에게 미치는 정도인데, 입력변수들 간의 높은 상관관계가 존재하여 회귀 계수의 분산을 크게 하는 특징 

 

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2. Class imbalance

현실에 있는 데이터들의 90% 이상은 imbalance하기 때문에 Class imbalance를 체크해야 한다.
ex) 2000만 고객이 있는 곳에서 하루에 특정 상품을 구매하는 고객이 50만명이라면?
 → 50만명이라는 수치는 크지만, 2000만의 고객과 비교하면 매우 imbalance하기 때문에 1950만명과 50만명을 모델링을 하게 된다면 모델 학습 결과는 당연히 '모두 구매하지 않음'이라고 나올 확률이 높다.
 → 이럴 경우 sampling 작업이 필요하다

- class imbalance 체크 → 비율이 '0.9' 이상인 경우 샘플링 고려
- Imbalance 데이터를 Drop하는 것보다 밸런스를 맞출 수 있는 방법을 사용하는 경우가 많다.
- 한쪽을 줄이거나 늘리는 방법보다는 실제 데이터의 분포를 유지하면서 데이터의 밸런스를 맞출 수 있는 방법을 적용해야 한다.

 

[  class imbalance ]

 

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3. Sampling (샘플링)

먼저 sampling(샘플링)이란, 데이터들 중에서 몇 개를 추출한다는 의미이다. sampling에는 데이터를 적게 추출하하는 방법(Undersampling)이 있고, 많이 뽑아내는 방법(Oversampling)이 있다.

 

# Sampling이 필요한 이유는?
: 데이터가 inbalance하게 분포되어있을 때 데이터가 비교적 균등하게 분포되어 학습될 수 있도록 추출(sampling)이 필요하다. 데이터의 분포가 많은 쪽에서 Undersampling을 통해 줄이는 방법과 분포가 적은 쪽에서 Oversampling을 통해 늘리는 방법이 있다.
 → Undersampling과 Oversampling의 사용 판단은 데이터의 분포를 보고 판단하면 된다.

 

 # Undersampling

- 데이터 내 클래스 비율이 Imbalance 할 경우, 타겟의 모수가 많은 쪽을 줄이는 기법
 → 잘못하면 데이터가 너무 적어질 수 있고 학습할 때 쓸 수 있는 데이터가 너무 적어 모델의 성능도가 떨어질 수 있다.
- Random, Near Miss, Tomek Links, ENN 등의 기법이 있다.

1) Random Undersampling

Random Undersampling은 지정한 종속변수(=target)의 Category 중 비율이 적은 Category를 기준으로 비율이 높은 Category의 데이터를 Random한 방법으로 제거

 

[ Random Undersampling ]

Random Undersampling만 할 경우, 성능이 좋지 않다. 따라서 이후에 통계값(평균, 분산, 표준편차 등)들을 확인해보면서 데이터 분포가 바뀌었는지 검토가 필요하다. 
→ 만약 sampling 이후에 통계값들의 변동이 있다면 데이터 특성에 영향을 준 것이기 때문에 해당 기법으로 sampling을 하면 안된다. 반대로 변동없이 분포가 동일하다면 문제는 없다. 

2) NearMiss Undersampling

NearMiss Undersampling은 Near-Miss 알고리즘을 사용하여 데이터를 제거하는 방법(근접한 데이터 제거)
→ 제거할 대상을 선정하기 위해 이웃한 근접 데이터 간의 거리를 계산하기 때문에 오래 걸림
→ 계산이 너무 오래걸리는 경우가 많아서 잘 안 쓰이는 기법

 

3) Tomek Links 

Tomek Links는 데이터의 중심 분포를 거의 유지하면서 분류 경계를 조정하기 때문에 제거되는 샘플이 한정적이다. → Undersampling의 효과가 낮음 

 

[ Tomek Links ]

데이터 간 분류 경계에 있는 데이터들을 조정하기 때문에 경계가 뚜렷해지기 때문에 Classification 하기 수월해진다. 
→ Undersampling의 효과가 떨어짐. 샘플링을 해도 데이터가 많이 줄어들지는 않는다.

4) ENN (Edited Nearest Neighbors)

ENN(Edited Nearest Neighbors)는 다수 클래스 데이터 중 가장 가까운(Nearest Neighbors) k개의 데이터가 모두 다수 클래스가 아니면 삭제하는 방법
 → 소수 클래스 주변의 다수 클래스 데이터는 삭제
 → 데이터 간 경계를 뚜렷하게 하는 효과가 있다. Undersampling의 효과가 떨어질 수 있음

 

 

 # Oversampling

Undersampling과 반대로 데이터 내 클래스 비율이 Imbalance 할 경우, 타겟의 모수가 많은 쪽을 줄이는 기법이다.
→ Random, SMOTE 기법 등이 있다.
→ 데이터의 분포에 전혀 영향을 미치지 않지만, 샘플링 효과가 크게 좋지는 않다.

1) Random Oversampling

Random Oversampling은 Undersampling과 반대로 비율이 낮은 데이터를 Random으로 복제하여 데이터의 양을 늘리는 기법이다.

 

[ Random Oversampling ]

2) SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)

SMOTE는 무작위로 선택한 데이터에 KNN을 수행하고, 수행한 X(KNN, K-Nearest Neighbor)과 X의 사이에 위치한 가상의 데이터를 생성한다.
→ SMOTE는 비율이 낮은 데이터도 생성하지만, 높은 데이터도 생성할 수 있다. 

 

[ SMOTE 사진 ]

 

 # Combination

샘플링들의 각 기법들의 장점을 살려서 기법들을 혼합해서 사용할 수도 있다.
→ 실전에서는 한가지 방법(기법)으로만 시도되지 않는다.
→ SMOTEE, SMOTETOMEK 등의 기법으로 여러 기법을 혼합해서 사용하는 경우가 많다.

1) SMOTEENN

SMOTEENN은 SMOTE(Over)방법과 ENN(Under)를 조합한 기법이다.
→ SMOTE를 통해 소수 클래스 데이터를 Oversampling하고, ENN을 통해 다수 클래스의 데이터를 Undersampling하는 방법

 

[ SMOTE + ENN ]

2) SMOTETOMEK

SMOTE를 통해 소수 클래스 데이터를 Oversampling하고 TOMEK를 통해 다수 클래스의 데이터를 Undersampling하는 방법이다.
→ TOMEK의 특성으로 인해 결정 경계가 뚜렷해지게 된다.

 

[ SMOTE + Tomek ]

★ 샘플링에는 정답이 없다.
→ 데이터의 분포를 얼마나 잘 유지하면서 데이터를 잘 다루냐가 정말 중요하고 관건이다.
→ 데이터의 분포가 바뀐다면, 데이터를 조작하는 것과 다를 바가 없다.

 

 

 

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