머신러닝: 도메인 지식을 활용한 Feature Engineering

머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 데 있어, 데이터 자체만큼 중요한 요소가 바로 Feature Engineering(특성 공학)이다. 특히, 해당 분야에 대한 깊은 이해, 즉 도메인 지식은 더욱 효과적인 Feature Engineering을 가능하게 한다. 이 글에서는 도메인 지식을 활용하여 머신러닝 모델의 성능을 극대화하는 Feature Engineering 기법들을 살펴본다.

🔑 핵심 용어 (Key Terms):

• Feature Engineering (특성 공학): 머신러닝 모델의 입력으로 사용될 데이터를 변환하고 개선하는 과정.
• Domain Knowledge (도메인 지식): 특정 분야에 대한 전문적인 지식과 이해.
• Machine Learning (머신러닝): 데이터를 기반으로 학습하고 예측하는 알고리즘 및 기술.

✨ 도메인 지식의 중요성
머신러닝 모델은 데이터가 가진 패턴을 학습하지만, 데이터 자체가 모델이 이해하기 쉬운 형태로 제공되지 않을 수 있다. 예를 들어, 텍스트 데이터에서 단어의 빈도수나 문맥적 의미는 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있지만, 단순히 텍스트 자체로는 이러한 정보를 직접적으로 파악하기 어렵다. 이러한 경우, 도메인 지식을 활용하여 데이터를 변환하면 모델의 학습 효율을 높일 수 있다. 예를 들어, 주식 가격 예측 모델을 개발한다면, 단순히 과거 주가 데이터뿐만 아니라 기업의 재무 정보, 거시 경제 지표, 투자 심리 등 도메인 지식을 활용하여 새로운 Feature를 생성할 수 있다.

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📊 Feature Engineering 기법: 도메인 지식 활용
도메인 지식을 활용한 Feature Engineering은 다양한 방식으로 이루어질 수 있다. 몇 가지 주요 기법들을 살펴보자.

1. 변수 생성 (Variable Creation): 도메인 지식을 바탕으로 기존 변수를 조합하거나 새로운 변수를 생성한다.

   • 예시: 온라인 쇼핑몰 데이터에서, '구매 금액'과 '할인율'을 곱하여 '실제 지불 금액' 변수를 생성할 수 있다. 또는 고객의 '구매 횟수'와 '평균 구매 금액'을 활용하여 '총 구매 금액' 변수를 생성할 수 있다.

   • Python 예시:

     import pandas as pd
     
     # 예시 데이터프레임
     data = {'purchase_amount': [100, 200, 150, 250], 'discount_rate': [0.1, 0.2, 0.15, 0.05]}
     df = pd.DataFrame(data)
     
     # 실제 지불 금액 변수 생성
     df['actual_payment'] = df['purchase_amount'] * (1 - df['discount_rate'])
     
     print(df)

2. 변수 변환 (Variable Transformation): 기존 변수의 스케일을 조정하거나, 비선형적인 관계를 선형적인 형태로 변환한다.

   • 예시: 주식 가격 데이터에서, '주가' 변수를 로그 변환하여 급격한 변동성을 완화할 수 있다. 또한, '나이' 변수를 구간별로 나누어 '나이대' 변수를 생성할 수 있다.

   • Python 예시:

     import pandas as pd
     import numpy as np
     
     # 예시 데이터프레임
     data = {'price': [10, 100, 1000, 10000]}
     df = pd.DataFrame(data)
     
     # 로그 변환
     df['log_price'] = np.log(df['price'])
     
     print(df)

3. 상호작용 Feature (Interaction Features): 여러 변수 간의 상호작용을 나타내는 새로운 변수를 생성한다.

   • 예시: '온도'와 '습도' 변수를 곱하여 '불쾌지수' 변수를 생성하거나, '광고비'와 '경쟁사 광고비'의 차이를 계산하여 '상대적 광고 경쟁력' 변수를 생성할 수 있다.

   • Python 예시:

     import pandas as pd
     
     # 예시 데이터프레임
     data = {'temperature': [20, 25, 30, 35], 'humidity': [50, 60, 70, 80]}
     df = pd.DataFrame(data)
     
     # 불쾌지수 계산 (간단한 예시)
     df['discomfort_index'] = 0.81 * df['temperature'] + 0.01 * df['humidity'] * (0.99 * df['temperature'] - 14.3) + 46.3
     
     print(df)

4. 데이터 분할 (Data Segmentation): 도메인 지식을 활용하여 데이터를 특정 그룹으로 분할하고, 각 그룹에 특화된 Feature를 생성한다.

   • 예시: 고객 데이터를 '구매 빈도'와 '구매 금액'을 기준으로 '고객 등급'을 나누고, 각 등급별로 다른 Feature를 활용하여 맞춤형 추천 모델을 개발할 수 있다.

   • Python 예시:

     import pandas as pd
     
     # 예시 데이터프레임
     data = {'purchase_frequency': [1, 5, 2, 10], 'average_purchase_amount': [50, 200, 100, 300]}
     df = pd.DataFrame(data)
     
     # 고객 등급 분류
     def classify_customer(row):
         if row['purchase_frequency'] >= 5 and row['average_purchase_amount'] >= 200:
             return 'VIP'
         elif row['purchase_frequency'] >= 2 or row['average_purchase_amount'] >= 100:
             return 'Gold'
         else:
             return 'Silver'
     
     df['customer_grade'] = df.apply(classify_customer, axis=1)
     
     print(df)

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🧠 Feature Engineering의 주의 사항
도메인 지식을 활용한 Feature Engineering은 모델의 성능을 크게 향상시킬 수 있지만, 몇 가지 주의해야 할 사항이 있다.

• 과적합 (Overfitting) 위험: 너무 많은 Feature를 생성하거나, 훈련 데이터에만 특화된 Feature를 생성하면 과적합이 발생할 수 있다. 검증 데이터를 활용하여 모델의 일반화 성능을 꾸준히 평가해야 한다.
• Feature 선택 (Feature Selection): 생성된 모든 Feature가 모델 성능 향상에 기여하는 것은 아니다. Feature 중요도를 평가하고, 불필요한 Feature는 제거하여 모델의 복잡성을 줄여야 한다.
• Feature의 해석 가능성 (Interpretability): 도메인 지식을 활용하여 Feature를 생성하는 경우, 해당 Feature가 모델의 예측에 어떤 영향을 미치는지 해석할 수 있어야 한다. Feature의 의미를 이해하고 설명할 수 있어야 모델의 신뢰도를 높일 수 있다.

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💡 결론
도메인 지식을 활용한 Feature Engineering은 머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 강력한 도구이다. 도메인 전문가와의 협업을 통해 데이터에 대한 깊은 이해를 바탕으로 적절한 Feature를 설계하고, 모델의 성능을 극대화할 수 있다. Feature Engineering 과정에서 과적합, Feature 선택, 해석 가능성 등 주의해야 할 사항들을 인지하고, 지속적인 실험과 평가를 통해 최적의 모델을 구축해야 한다.