차원 축소와 특성 선택: PCA, LDA, 특성 중요도 분석

머신러닝에서 차원의 저주라는 개념은 아마 대부분의 분석가들에게 익숙할 것입니다. 데이터의 차원이 증가함에 따라, 모델의 성능을 향상시키기 위해 필요한 데이터의 양이 기하급수적으로 증가합니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법 중 하나가 차원 축소와 특성 선택입니다. 이번 글에서는 주요 차원 축소 기법인 PCA와 LDA, 그리고 특성 중요도 분석에 대해 알아보겠습니다.

1. 차원 축소의 필요성

1-1. 차원의 저주

데이터의 차원이 증가할수록 그 데이터를 표현하기 위해 필요한 공간은 기하급수적으로 증가합니다. 이로 인해 모델은 과적합될 위험이 높아지고, 학습 시간이 길어질 수 있습니다. 또한, 고차원 데이터는 시각화하기 어렵기 때문에 데이터를 이해하거나 통찰을 얻기 어렵습니다.

1-2. 차원 축소의 목적

차원 축소의 주된 목적은 원래의 데이터를 최대한 보존하면서 차원을 줄이는 것입니다. 이는 데이터의 노이즈나 불필요한 정보를 제거하고, 가장 중요한 특성만을 남기는 과정으로 이해할 수 있습니다.

 

2. 주요 차원 축소 기법

2-1. 주성분 분석(PCA)

PCA는 가장 널리 사용되는 차원 축소 기법 중 하나입니다. PCA는 데이터의 분산이 최대가 되는 방향으로 축을 변경합니다. 이렇게 만들어진 새로운 축을 주성분이라고 부릅니다. 주성분은 원래의 특성들의 선형 조합으로 이루어져 있습니다.

2-2. 선형 판별 분석(LDA)

LDA는 클래스 간의 분산을 최대화하고 클래스 내의 분산을 최소화하는 방식으로 차원을 축소합니다. 따라서 LDA는 분류 문제에서 주로 사용됩니다.

 

3. 특성 중요도 분석

3-1. 특성 중요도란?

특성 중요도는 각 특성이 모델의 예측에 얼마나 많은 영향을 미치는지를 측정하는 방법입니다. 이를 통해 가장 중요한 특성들만을 선택하고 나머지는 무시함으로써 차원을 축소할 수 있습니다.

3-2. 특성 중요도 측정 방법

일반적으로 랜덤 포레스트 같은 앙상블 기반의 모델은 특성 중요도를 제공합니다. 또한, 그래디언트 부스팅 알고리즘 등 다른 알고리즘들도 특성 중요도를 제공합니다.

 

4. PCA와 LDA의 비교

4-1. PCA의 특징

PCA는 데이터의 분산을 최대한 보존하는 새로운 축을 찾는 데 초점을 맞춥니다. 이는 원 데이터에서 가장 많은 정보를 보존하려는 노력의 일환입니다. 그러나 PCA는 클래스 레이블을 고려하지 않기 때문에, 분류 문제에서는 항상 최상의 결과를 제공하지는 않습니다.

4-2. LDA의 특징

반면에 LDA는 클래스 간 분산을 최대화하고 클래스 내 분산을 최소화하려고 시도합니다. 따라서 LDA는 주로 분류 문제에 적합하며, 클래스 레이블이 주어진 상황에서 차원 축소를 원할 때 유용하게 사용할 수 있습니다.

 

5. 특성 중요도 분석 실습

5-1. 특성 중요도 분석 방법

사이킷런의 랜덤 포레스트 분류기는 특성 중요도를 계산하는 기능을 제공합니다. feature_importances_ 속성을 통해 각 특성의 중요도를 얻을 수 있습니다. 이 값은 0과 1 사이의 숫자로, 모든 특성의 중요도 합은 1이 됩니다.

5-2. 특성 중요도 분석 활용

특성 중요도 분석은 불필요한 특성을 제거하고, 가장 중요한 특성에만 집중할 수 있도록 돕습니다. 이는 모델의 복잡성을 줄이고, 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다. 또한, 특성 중요도는 모델의 예측을 이해하고 해석하는 데에도 유용합니다.

차원 축소와 특성 선택은 데이터 과학자의 필수 도구 중 하나입니다. 이를 통해 데이터의 복잡성을 줄이고, 가장 중요한 정보에 집중할 수 있습니다. 더 나아가, 이러한 방법들은 데이터를 더 잘 이해하고, 더 효과적인 모델을 구축하는 데 도움이 됩니다. 이에 대한 깊은 이해를 위해 이론적인 학습과 실제 적용을 병행하는 것이 중요합니다.