특징 공학과 전처리 – 모델 성능을 좌우하는 데이터 준비 과정

데이터 사진


처음 머신러닝 모델을 만들었을 때, 알고리즘을 잘 골랐다고 생각했지만 결과는 기대에 못 미쳤습니다. 하이퍼파라미터를 조정해보고, 다른 모델로 바꿔봐도 성능이 크게 나아지지 않자, 문득 ‘데이터 자체에 문제가 있는 건 아닐까?’라는 의문이 들었습니다. 이후 전처리와 특징 공학의 중요성을 알고 나서야, 모델 성능은 데이터 준비 단계에서 이미 절반 이상 결정된다는 사실을 깨달았습니다.

데이터 전처리란 무엇인가 – 모델 학습을 위한 정리 작업

데이터 전처리(Preprocessing)는 원시 데이터를 머신러닝 모델이 학습 가능한 형태로 가공하는 모든 과정을 의미합니다. 현실에서 수집된 데이터는 대부분 불완전하거나 비정형이며, 결측치, 이상치, 형식 오류 등이 포함되어 있어 그대로 사용할 수 없습니다. 따라서 학습 이전에 데이터를 정제하고 표준화하는 과정은 필수적입니다.

대표적인 전처리 작업으로는 다음과 같은 것들이 있습니다. 첫째, 결측치 처리입니다. 예를 들어, 설문조사 데이터에서 일부 응답 항목이 비어 있다면 이를 평균값, 중앙값으로 대체하거나 해당 샘플을 제거해야 합니다. 둘째, 이상치 탐지입니다. 정상 범위에서 벗어난 데이터는 모델의 일반화 성능을 저하시킬 수 있으므로, 통계적 기법이나 거리 기반 방법으로 제거하거나 조정합니다.

셋째, 데이터 스케일링입니다. 서로 다른 단위를 가진 특성값(예: 나이와 소득)을 정규화나 표준화 기법으로 동일한 범위로 변환함으로써, 학습 알고리즘이 특정 특성에 편중되지 않도록 합니다. 넷째, 범주형 변수 처리입니다. 문자 형태의 데이터를 숫자형으로 변환하기 위해 원-핫 인코딩(one-hot encoding), 라벨 인코딩 등을 사용합니다.

전처리 과정은 단순한 형식 정리가 아니라, 모델의 안정성과 정확도에 직접적으로 영향을 주는 핵심 단계입니다. 실제로 전처리가 잘 된 데이터는 단순한 모델을 사용해도 높은 성능을 낼 수 있으며, 반대로 아무리 복잡한 알고리즘도 전처리가 부족하면 좋은 결과를 기대하기 어렵습니다.

특징 공학(Feature Engineering) – 데이터에서 의미를 추출하다

특징 공학은 모델에 투입할 입력 데이터를 직접 설계하고 가공하는 과정을 의미합니다. 이는 단순히 존재하는 데이터를 사용하는 것이 아니라, 의미 있는 정보를 추출하고 새로운 특성을 만들어냄으로써 모델의 학습 효율을 높이는 작업입니다.

예를 들어, 날짜 데이터가 있다면 단순히 ‘2023-11-17’이라는 값을 입력하기보다는, ‘요일’, ‘월’, ‘계절’ 등으로 파생 변수를 생성할 수 있습니다. 이러한 특성은 모델이 시간적 패턴을 인식하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 또 다른 예로, 고객의 구매 이력 데이터를 기반으로 ‘최근 30일 구매 횟수’, ‘평균 구매 금액’, ‘재구매 주기’와 같은 파생 특성을 만들 수 있습니다. 이처럼 데이터에 대한 도메인 지식을 바탕으로 새롭게 정의된 특성은 모델의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있습니다.

특징 선택(feature selection)도 중요한 작업입니다. 모든 특성이 모델에 도움이 되는 것은 아니며, 불필요하거나 상관관계가 높은 변수는 오히려 성능을 저하시킬 수 있습니다. 상관 분석, 분산 기준 제거, 트리 기반 중요도 평가 등을 통해 불필요한 특성을 제거하면 모델의 복잡도를 줄이고 과적합 가능성을 낮출 수 있습니다.

특징 추출(feature extraction) 또한 주목할 부분입니다. 원시 데이터에서 중요한 정보를 자동으로 추출하는 기법으로, 텍스트 데이터에서는 TF-IDF나 워드 임베딩, 이미지에서는 합성곱 필터 등이 활용됩니다. 특히 딥러닝에서는 이러한 특징 추출이 모델 내부에서 자동으로 이루어지기도 합니다.

좋은 데이터가 좋은 모델을 만든다

많은 사람들이 머신러닝 성능 향상을 위해 모델을 바꾸거나 학습 방식을 바꾸는 데 집중하지만, 실제로는 데이터 자체의 품질이 가장 중요한 요소입니다. 전처리와 특징 공학은 그 품질을 좌우하는 작업이며, 이는 단순한 전단계가 아니라 머신러닝 프로젝트의 핵심 그 자체입니다.

실제로 제가 진행했던 한 프로젝트에서는 모델을 여러 번 바꾸어도 성능이 정체되어 있었지만, 이상치 제거와 파생 변수 추가를 통해 전처리를 강화한 후에는 같은 모델로도 성능이 크게 향상되었습니다. 이 경험을 통해 “좋은 모델은 좋은 데이터에서 나온다”는 말을 실감하게 되었습니다.

결론적으로, 전처리와 특징 공학은 단순히 기술적인 사전 작업이 아니라, 데이터에 대한 이해와 통찰력을 바탕으로 한 창의적인 과정입니다. 모델 설계 이전에 이 단계를 충분히 고민하고 정제한다면, 훨씬 더 효과적이고 신뢰도 높은 머신러닝 시스템을 구축할 수 있을 것입니다.

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