교차 검증 기반 인코딩
교차 검증 기반 인코딩
개요
교차 검증 기반 인코딩(Cross-Validation Based Encoding)은 범주형 변수(Categorical Variable)를 수치형 변수로 변환하는 과정에서 과적합(Overfitting)을 방지하기 위해 고안된 고급 인코딩 기법입니다. 특히 타깃 인코딩(Target Encoding)과 같은 기법에서 발생할 수 있는 데이터 누수(Data Leakage) 문제를 해결하기 위해 교차 검증(Cross-Validation) 절차를 통합한 방식입니다.
이 방법은 머신러닝 모델의 일반화 성능을 향상시키며, 특히 캐글(Kaggle)과 같은 데이터 과학 대회에서 높은 성능을 내는 데 자주 사용됩니다. 본 문서에서는 교차 검증 기반 인코딩의 원리, 절차, 장단점, 그리고 구현 예시를 다룹니다.
배경과 필요성
범주형 변수의 인코딩 문제
머신러닝 모델은 일반적으로 수치형 입력을 필요로 하므로, 범주형 변수(예: 지역, 직업, 제품 카테고리 등)는 인코딩을 통해 수치로 변환해야 합니다. 대표적인 인코딩 방법으로는 원-핫 인코딩(One-Hot Encoding), 레이블 인코딩그중 타깃 인코딩은 범주별로 타깃 변수의 평균(또는 중앙값, 분산 등)을 계산하여 해당 범주를 그 수치로 대체하는 방식입니다. 예를 들어, "지역 A"에 속한 샘플들의 평균 타깃 값이 0.75라면, 모든 "지역 A" 샘플은 0.75로 인코딩됩니다.
하지만 이 방식은 데이터 누수 문제를 일으킬 수 있습니다. 즉, 인코딩 과정에서 동일한 데이터셋의 타깃 정보를 사용하기 때문에, 모델이 훈련 데이터에 과적합되어 검증/테스트 성능이 저하될 수 있습니다.
교차 검증 기반 인코딩의 원리
교차 검증 기반 인코딩은 타깃 인코딩의 과적합 문제를 해결하기 위해 훈련 데이터를 K개의 폴드(fold)로 나누고, 각 폴드에 대해 다른 폴드의 정보를 사용하여 인코딩 값을 계산함으로써 데이터 누수를 방지합니다.
핵심 아이디어
- 전체 훈련 데이터를 K-폴드로 분할합니다.
- 각 샘플의 인코딩 값은 자신이 속한 폴드를 제외한 나머지 폴드에서 계산된 타깃 평균으로 결정됩니다.
- 이렇게 하면 인코딩 값이 해당 샘플의 타깃 값을 직접 반영하지 않으므로, 정보 누수가 방지됩니다.
구현 절차
다음은 K=5 교차 검증 기반 인코딩의 단계별 절차입니다:
- 훈련 데이터를 5개의 폴드로 분할합니다.
- 각 폴드 ( i )에 대해:
- 폴드 ( i )를 제외한 나머지 4개 폴드를 사용해 범주별 타깃 평균을 계산합니다.
- 폴드 ( i )에 속한 각 샘플의 범주에 대해 위에서 계산된 평균으로 인코딩합니다.
- 모든 폴드에 대해 위 과정을 반복하여 전체 훈련 데이터에 대한 인코딩 완료.
- 테스트 데이터 인코딩 시에는 전체 훈련 데이터 기준의 타깃 평균을 사용합니다.
✅ 주의: 테스트 데이터는 훈련 데이터의 통계량만을 사용해야 하며, 자기 자신의 타깃 정보를 사용하면 안 됩니다.
장점과 단점
장점
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| ✅ 과적합 감소 | 훈련 데이터 내에서 정보 누수를 차단하여 모델의 일반화 성능 향상 |
| ✅ 고차원 범주형 변수 처리 | 카디널리티(유니크 값 수)가 높은 변수도 효과적으로 인코딩 가능 |
| ✅ 성능 향상 | 특히 타깃과 강한 상관관계를 가지는 범주형 변수에서 높은 성능 기대 |
단점
| 항목 | 설명 |
|---|---|
| ❌ 계산 복잡도 | K-폴드 분할과 반복 계산으로 인해 원-핫 인코딩보다 느림 |
| ❌ 구현 난이도 | 간단한 인코딩보다 복잡한 로직 필요 |
| ❌ 데이터 분할에 의존 | 폴드 분할 방식에 따라 인코딩 결과가 달라질 수 있음 |
파이썬 구현 예시
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import KFold
def cv_target_encoding(train_df, test_df, cat_col, target_col, n_folds=5):
"""
교차 검증 기반 타깃 인코딩 함수
"""
train_encoded = train_df[cat_col].copy()
test_encoded = test_df[cat_col].copy()
# 테스트 데이터 인코딩: 전체 훈련 데이터 기준 평균 사용
global_mean = train_df[target_col].mean()
target_means = train_df.groupby(cat_col)[target_col].mean()
test_encoded = test_df[cat_col].map(target_means).fillna(global_mean)
# K-Fold를 사용한 훈련 데이터 인코딩
kf = KFold(n_splits=n_folds, shuffle=True, random_state=42)
train_encoded = pd.Series(np.nan, index=train_df.index)
for train_idx, val_idx in kf.split(train_df):
X_train_fold = train_df.iloc[train_idx]
X_val_fold = train_df.iloc[val_idx]
# 검증 폴드의 범주를 훈련 폴드의 타깃 평균으로 매핑
fold_means = X_train_fold.groupby(cat_col)[target_col].mean()
train_encoded.iloc[val_idx] = X_val_fold[cat_col].map(fold_means)
# 누락값 처리: 글로벌 평균으로 대체
train_encoded.fillna(global_mean, inplace=True)
return train_encoded, test_encoded
# 사용 예시
# train_df = pd.DataFrame({'category': ['A','B','A','C','B'], 'target': [1,0,1,1,0]})
# test_df = pd.DataFrame({'category': ['A','B','C']})
# train_enc, test_enc = cv_target_encoding(train_df, test_df, 'category', 'target')
관련 기법
- 평활화 타깃 인코딩(Target Encoding with Smoothing): 범주별 평균과 글로벌 평균을 가중평균하여 안정성 향상.
- Leave-One-Out Encoding: 각 샘플을 제외한 나머지 데이터로 인코딩 (계산 비용 높음).
- 베이지안 인코딩: 사전 분포를 사용하여 범주별 추정치 보정.
참고 자료 및 관련 문서
- Scikit-learn: Preprocessing Categorical Features
- Kaggle: Target Encoding Best Practices
- Micci-Barreca, D. (2001). A Preprocessing Scheme for High-Cardinality Categorical Attributes in Classification and Prediction Problems.
✅ 요약: 교차 검증 기반 인코딩은 과적합을 줄이고 모델의 일반화 능력을 향상시키는 강력한 기법으로, 특히 고차원 범주형 변수 처리에 적합합니다. 데이터 과학 프로젝트에서 신중하게 적용하면 성능 향상에 크게 기여할 수 있습니다.
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