Regression with an Abalone Dataset 코드

문서 내 토픽

1. 데이터 로딩 및 전처리

train.csv와 test.csv 파일을 pandas 라이브러리를 사용하여 로드했습니다. LabelEncoder를 사용하여 범주형 변수(sex)를 숫자 값으로 인코딩했습니다. 새로운 특성인 size(length x diameter x height)를 만들기 위해 특성 엔지니어링을 수행했습니다. 높이 값이 0인 행을 제거하여 데이터를 정리했습니다.
2. 데이터 변환

대부분의 특성에 대해 np.log1p 함수를 적용하여 로그 변환을 수행했습니다. 이 변환은 데이터 분포를 정규 분포에 가깝게 만들어 모델 성능을 향상시킵니다. np.log1p 함수는 x가 0일 때도 로그 변환을 안전하게 수행할 수 있습니다.
3. 데이터 분할

Train.data를 특성(X)과 타겟(y)으로 분할하고 test.data를 준비했습니다. id와 ring 열은 특성에서 제외되었습니다.
4. K-Fold 교차 검증

K-Fold 교차 검증을 사용하여 모델의 일반화 성능을 더 잘 추정할 수 있습니다. 데이터를 5개의 폴드로 나누고, 4개의 폴드로 모델을 학습하고 나머지 1개의 폴드로 검증하는 과정을 5번 반복했습니다.
5. 모델 평가

RMSLE(Root Mean Squared Logarithmic Error)를 계산하는 사용자 정의 함수를 사용하여 모델을 평가했습니다. RMSLE는 Kaggle에서 지정한 평가 지표입니다.
6. 모델 앙상블

XGBoost, LightGBM, CatBoost와 같은 트리 기반 앙상블 학습 알고리즘을 사용하여 모델을 학습하고 예측 결과를 결합했습니다. 이를 통해 모델 성능을 향상시킬 수 있었습니다.
7. 이상치 제거

각 열에 대해 IQR(Interquartile Range)를 계산하고 이 범위를 벗어나는 행을 제거하여 이상치를 제거했습니다.
8. 하이퍼파라미터 최적화

Optuna를 사용하여 LightGBM 모델의 하이퍼파라미터를 자동으로 최적화했습니다. Optuna는 다양한 하이퍼파라미터 조합을 시도하고 성능을 평가하여 최적의 하이퍼파라미터를 찾아냅니다.

Easy AI와 토픽 톺아보기

1. 데이터 로딩 및 전처리

데이터 로딩 및 전처리는 기계 학습 모델 개발의 가장 중요한 단계 중 하나입니다. 데이터를 효과적으로 로딩하고 전처리하는 것은 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 로딩 시에는 데이터 소스의 특성을 잘 이해하고, 데이터 형식과 구조를 파악해야 합니다. 전처리 단계에서는 결측값 처리, 이상치 제거, 데이터 정규화 등의 작업이 필요합니다. 이를 통해 데이터의 품질을 높이고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 데이터 로딩과 전처리는 모델 개발의 기초가 되므로 충분한 시간과 노력을 투자해야 합니다.
2. 데이터 변환

데이터 변환은 모델의 성능을 높이기 위해 데이터를 적절한 형태로 변환하는 과정입니다. 이를 통해 모델이 데이터를 더 잘 이해하고 학습할 수 있습니다. 대표적인 데이터 변환 기법으로는 one-hot encoding, 범주형 변수 인코딩, 텍스트 데이터 임베딩, 이미지 데이터 전처리 등이 있습니다. 이러한 변환 기법을 적절히 활용하면 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 하지만 변환 기법을 잘못 적용하면 오히려 모델의 성능이 저하될 수 있으므로, 데이터의 특성을 잘 이해하고 적절한 변환 기법을 선택하는 것이 중요합니다.
3. 데이터 분할

데이터 분할은 모델 개발 및 평가에 있어 매우 중요한 단계입니다. 일반적으로 데이터를 훈련 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터로 나누어 사용합니다. 훈련 데이터를 통해 모델을 학습시키고, 검증 데이터로 모델의 성능을 평가하여 하이퍼파라미터를 튜닝합니다. 그리고 최종적으로 테스트 데이터로 모델의 일반화 성능을 평가합니다. 데이터 분할 시 데이터의 특성을 고려하여 적절한 비율로 나누는 것이 중요합니다. 또한 데이터 분할 방식에 따라 모델의 성능이 달라질 수 있으므로, 다양한 분할 방식을 시도해 보는 것이 좋습니다.
4. K-Fold 교차 검증

K-Fold 교차 검증은 모델의 일반화 성능을 평가하는 데 널리 사용되는 기법입니다. 이 방법은 데이터를 K개의 폴드로 나누고, 각 폴드를 순차적으로 검증 데이터로 사용하여 모델을 평가합니다. 이를 통해 모델의 성능을 안정적으로 추정할 수 있습니다. K-Fold 교차 검증은 데이터가 충분하지 않은 경우에도 활용할 수 있으며, 과적합 문제를 방지하는 데 도움이 됩니다. 또한 다양한 하이퍼파라미터 튜닝 및 모델 선택 과정에서도 유용하게 사용될 수 있습니다. 다만 K 값 선택, 폴드 분할 방식 등에 따라 결과가 달라질 수 있으므로 이에 대한 고려가 필요합니다.
5. 모델 평가

모델 평가는 모델의 성능을 객관적으로 측정하고 비교하는 과정입니다. 이를 통해 모델의 강점과 약점을 파악하고, 개선 방향을 도출할 수 있습니다. 모델 평가 지표로는 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수, ROC-AUC 등이 널리 사용됩니다. 이러한 지표들은 모델의 특성에 따라 적절히 선택되어야 합니다. 또한 모델 평가 시 데이터 분할 방식, 교차 검증 기법 등을 고려해야 합니다. 모델 평가 결과를 바탕으로 모델을 개선하고 최적화하는 과정이 필요합니다. 이를 통해 실제 문제 해결에 적합한 모델을 개발할 수 있습니다.
6. 모델 앙상블

모델 앙상블은 여러 개의 모델을 결합하여 성능을 향상시키는 기법입니다. 다양한 모델의 장단점을 보완하고 예측 결과를 종합함으로써 더 강력한 모델을 만들 수 있습니다. 대표적인 앙상블 기법으로는 배깅, 부스팅, 스태킹 등이 있습니다. 이러한 기법들은 모델의 일반화 성능을 높이고 과적합을 방지하는 데 효과적입니다. 또한 복잡한 문제에 대해서도 좋은 성능을 보일 수 있습니다. 다만 앙상블 모델 구축 시 적절한 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝, 가중치 설정 등의 고려가 필요합니다. 이를 통해 최적의 앙상블 모델을 개발할 수 있습니다.
7. 이상치 제거

이상치 제거는 데이터 전처리 과정에서 매우 중요한 단계입니다. 이상치는 모델의 성능을 저하시킬 수 있기 때문에 이를 적절히 처리하는 것이 필요합니다. 이상치 탐지 및 제거 방법으로는 Z-score, IQR, Isolation Forest, One-Class SVM 등이 있습니다. 이러한 기법들을 활용하여 이상치를 식별하고 제거하면 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다만 이상치 제거 시 데이터 손실이 발생할 수 있으므로, 적절한 수준에서 이상치를 제거하는 것이 중요합니다. 또한 이상치 제거 후에도 모델의 성능을 지속적으로 모니터링하여 필요에 따라 추가적인 조치를 취해야 합니다.
8. 하이퍼파라미터 최적화

하이퍼파라미터 최적화는 모델의 성능을 최대화하기 위해 모델의 하이퍼파라미터를 조정하는 과정입니다. 하이퍼파라미터에는 학습률, 정규화 강도, 트리 깊이 등이 포함됩니다. 이러한 하이퍼파라미터를 적절히 설정하면 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다. 하이퍼파라미터 최적화 기법으로는 그리드 서치, 랜덤 서치, 베이지안 최적화 등이 있습니다. 이 기법들을 활용하여 최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾아낼 수 있습니다. 하지만 하이퍼파라미터 최적화는 시간과 계산 자원이 많이 소요되는 작업이므로, 효율적인 최적화 전략이 필요합니다. 또한 과적합을 방지하기 위해 교차 검증 등의 기법을 병행해야 합니다.