특성
특성
개요
데이터과학에서 특성(Feature)은 데이터 분석, 머신러닝, 통계 모델링 등에서 사용되는 기본 단위의 입력 변수를합니다. 특성 관측값이나 샘플의 속성을 수치적 또는 범주적으로 표현한 것으로, 모델이 예측하거나 분류를 수행하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 예를 들어, 주택 가격 예측 모델에서 ‘방의 수’, ‘면적’, ‘지역’ 등은 각각 하나의 특성입니다.
특성은 원시 데이터(raw data)에서 추출되거나 변환되어 생성되며, 이를 통해 모델의 성능을 극대화할 수 있습니다. 데이터과학의 전처리 과정 중 특성 공학(Feature Engineering)과 특성 선택(Feature Selection)은 모델의 정확도와 일반화 능력에 직접적인 영향을 미칩니다.
특성의 종류
특성은 그 성격에 따라 다음과 같은 여러 유형으로 분류할 수 있습니다.
1. 수치형 특성 (Numerical Features)
수치형 특성은 연속적이거나 이산적인 숫자 값으로 표현되는 특성입니다.
- 연속형(Continuous): 실수 값으로 표현되며, 무한한 범위의 값을 가질 수 있음
예: 키, 몸무게, 온도, 소득 - 이산형(Discrete): 정수 값으로 표현되며, 특정한 범위 내에서만 값을 가짐
예: 자녀 수, 방문 횟수, 제품 수량
2. 범주형 특성 (Categorical Features)
범주형 특성은 특정한 범주나 그룹에 속하는 값을 가지며, 일반적으로 문자열이나 정수 레이블로 표현됩니다.
- 명목형(Nominal): 순서가 없는 범주
예: 성별(남성/여성), 색상(빨강/파랑/초록) - 순서형(Ordinal): 순서가 있는 범주
예: 학력(고졸 < 대졸 < 석사), 만족도(낮음 < 보통 < 높음)
3. 이진 특성 (Binary Features)
두 가지 값만을 가지는 특성으로, 보통 0과 1 또는 True/False로 표현됩니다.
예: 이메일이 스팸인지 여부(1: 스팸, 0: 정상)
4. 시간 기반 특성 (Temporal Features)
날짜, 시간과 관련된 특성으로, 연, 월, 일, 요일, 시간대 등으로 분리할 수 있습니다.
예: 주문 시각 → ‘주중/주말’, ‘아침/오후/저녁’ 등으로 변환
특성 공학 (Feature Engineering)
특성 공학은 원시 데이터를 모델이 효과적으로 학습할 수 있도록 새로운 특성으로 변환하거나 생성하는 과정입니다. 이는 데이터과학 프로젝트에서 가장 중요한 단계 중 하나입니다.
주요 기법
- 정규화(Normalization) 및 표준화(Standardization)
수치형 특성의 스케일을 조정하여 모델 학습의 수렴 속도를 높임. - 정규화:
(x - min) / (max - min)→ [0, 1] 범위로 조정 -
표준화:
(x - 평균) / 표준편차→ 평균 0, 분산 1 -
원-핫 인코딩(One-Hot Encoding)
범주형 변수를 이진 벡터로 변환. 예: 색상 → [빨강:1, 파랑:0, 초록:0] -
라벨 인코딩(Label Encoding)
순서형 범주에 숫자 레이블 부여. 예: ‘낮음’→0, ‘보통’→1, ‘높음’→2 -
특성 추출(Feature Extraction)
예: 텍스트 데이터에서 TF-IDF 벡터 생성, 이미지에서 엣지 정보 추출 -
특성 결합(Feature Interaction)
기존 특성을 조합해 새로운 특성 생성. 예: ‘면적’과 ‘가격’으로 ‘평당 가격’ 생성
특성 선택 (Feature Selection)
모델 성능을 높이고 과적합(overfitting)을 방지하기 위해, 불필요하거나 중복된 특성을 제거하는 과정입니다.
주요 방법
| 방법 | 설명 |
|---|---|
| 필터 방법(Filter Methods) | 통계적 지표(예: 상관 계수, 카이제곱 검정)를 사용해 특성의 중요도 평가 |
| 래퍼 방법(Wrapper Methods) | 모델 성능을 기준으로 특성 조합을 탐색 (예: 순차적 특성 선택) |
| 임베디드 방법(Embedded Methods) | 모델 학습 과정에서 특성 중요도를 내재적으로 판단 (예: Lasso 회귀, Random Forest) |
특성의 중요성
- 모델 성능 향상: 적절한 특성은 정확도, 정밀도, 재현율 등 평가 지표를 개선합니다.
- 계산 효율성: 불필요한 특성을 제거하면 학습 속도가 빨라지고 메모리 사용량이 줄어듭니다.
- 해석 가능성: 선택된 특성이 의미를 명확히 가질 경우, 모델 결과를 쉽게 설명할 수 있습니다.
참고 자료 및 관련 문서
- Scikit-learn: Feature Selection
- Feature Engineering for Machine Learning - 책
- 관련 위키 문서:
- 머신러닝
- 전처리
- 모델 평가 지표
특성은 데이터과학의 기초이자 핵심 요소입니다. 잘 설계된 특성은 단순한 모델보다도 더 뛰어난 성능을 낼 수 있으며, 데이터 분석의 성패를 좌우할 수 있습니다. 따라서 데이터 과학자들은 도메인 지식과 창의성을 활용해 최적의 특성을 도출하는 데 많은 노력을 기울입니다.
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