교차 검증 기반 인코딩

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익명

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2025.09.01

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교차 검증 기반 인코딩 타깃 인코딩 K-Fold 과적합 방지 고차원 범주형 변수

교차 검증 기 인코딩

개요교차 검증 기반 인딩(Cross-Validation-Based Encoding) 범주형 변수(categorical variable)를 수치 변수로 변환 고급 인코딩법 중 하나로 주로 목 변수 기반 인코(Target Encoding) 일환으로 사용됩니다. 이 방법은 범형 변수의 각주(category)를 해당 범주에 속하는 목표 변수(target)의 통계적 값(예: 평균, 중앙값 등)으로 대체하는 방식을 사용하지만, 과적합(overfitting)을 방지하기 위해 교차 검증(cross-validation)을 활용하여 인코딩 값을 계산합니다.

범주형 변수는 기계 학습 모델이 직접 처리하기 어려우므로 일반적으로 원-핫 인코딩, 레이블 인코딩 등의 방법으로 수치화됩니다. 그러나 고유 범주 수가 많은 경우(예: 도시명, 제품 코드 등) 원-핫 인코딩은 차원의 저주를 유발하고, 레이블 인코딩은 임의의 순서를 부여하여 잘못된 관계를 모델에 주입할 수 있습니다. 이에 대한 해결책으로 목표 기반 인코딩이 제안되었으나, 이 역시 훈련 데이터에만 의존하는 인코딩 방식은 정보 누설(data leakage)과 과적합의 위험이 있습니다. 이를 보완하기 위해 등장한 것이 교차 검증 기반 인코딩입니다.

교차 검증 기반 인코딩의 원리

기본 개념

교차 검증 기반 인코딩은 훈련 데이터를 여러 개의 폴드(fold)로 나누고, 각 폴드에서 다른 폴드의 정보를 사용하여 인코딩 값을 계산함으로써 정보 누설을 방지합니다. 즉, 특정 샘플의 범주를 인코딩할 때, 그 샘플 자신이 포함된 폴드는 제외하고 나머지 폴드의 데이터만을 기반으로 목표 변수의 통계값을 계산합니다.

이 방식은 K-Fold Cross-Validation과 유사한 구조를 따르며, 일반적으로 다음과 같은 절차로 수행됩니다:

전체 훈련 데이터를 K개의 폴드로 분할.
각 폴드에 대해, 해당 폴드를 제외한 나머지 폴드를 사용해 범주별 목표 변수 통계값(예: 평균)을 계산.
계산된 통계값을 사용하여 제외된 폴드 내 샘플들의 범주형 값을 인코딩.
모든 폴드에 대해 반복하여 전체 훈련 데이터에 대한 인코딩 완료.

이 과정을 통해 각 샘플은 자기 자신이 포함되지 않은 데이터 세트를 기반으로 인코딩되므로, 과적합을 효과적으로 줄일 수 있습니다.

주요 장점

✅ 정보 누설 방지: 훈련 데이터 내 동일한 샘플이 인코딩 과정에 포함되지 않아 목표 변수의 정보가 직접적으로 유출되지 않음.
✅ 고차원 범주형 변수 처리 용이: 수천 개 이상의 고유 범주를 가진 변수도 효과적으로 인코딩 가능.
✅ 모델 성능 향상: 특히 범주와 목표 변수 간에 강한 관계가 있을 때, 더 의미 있는 수치 표현을 제공하여 모델의 예측력을 높임.
✅ 교차 검증과의 일관성: 모델 평가 시 사용하는 CV 구조와 동일한 방식으로 인코딩하므로, 평가 결과의 신뢰도 증가.

구현 예시 (Python)

다음은 scikit-learn과 [pandas](/doc/%EA%B8%B0%EC%88%A0/%ED%94%84%EB%A1%9C%EA%B7%B8%EB%9E%98%EB%B0%8D/Python/pandas)를 활용한 간단한 교차 검증 기반 인코딩 예시입니다. 예측 문제는 회귀이며, 범주형 변수 'category'를 목표 변수 'target'의 평균값으로 인코딩합니다.

python import pandas as pd from sklearn.model_selection import KFold import numpy as np

def cross_validation_encoding(train_df, test_df, cat_col, target_col, n_folds=5): # 결과 저장용 열 추가 train_df = train_df.copy() test_df = test_df.copy() train_df[f'{cat_col}_encoded'] = 0 test_df[f'{cat_col}_encoded'] = 0

# K-Fold 설정
kf = KFold(n_splits=n_folds, shuffle=True, random_state=42)

# 훈련 데이터: 각 폴드별로 인코딩
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]

    # 학습 폴드에서 범주별 평균 계산
    encoding_map = X_train_fold.groupby(cat_col)[target_col].mean()

    # 검증 폴드 인코딩
    X_val_fold[f'{cat_colencoded'] = X_val_fold[cat_col].map(encoding_map)

    # 결과 복사
    train_df.loc[X_val_fold.index, f'{cat_col}_encoded'] = X_val_fold[f'{cat_col}_encoded']

# [테스트 데이터](/doc/%EA%B8%B0%EC%88%A0/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%EA%B3%BC%ED%95%99/%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0%20%EC%A4%80%EB%B9%84/%ED%85%8C%EC%8A%A4%ED%8A%B8%20%EB%8D%B0%EC%9D%B4%ED%84%B0) 인코딩: 전체 훈련 데이터 기
global_encoding = train_df.groupby(cat_col)[f'{cat_col}_encoded'].mean()
test_df[f'{cat_col}_encoded'] = test_df[cat_col].map(global_encoding).fillna(train_df[target_col].mean())

return train_df, test_df

사용 예시

data = pd.DataFrame({ 'category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A', 'C', 'B'], 'target': [1.2, 3.1, 1.5, 4.0, 2.8 1.3, 4.2, 3.0] })

train, test = cross_validation_encoding(data, data, 'category', 'target') print(train[['category', 'target', 'category_encoded']]) ```

참고: 실제 운영 환경에서는 category_encoders 라이브러리의 TargetEncoder 또는 LeaveOneOutEncoder 등을 사용하면 간편하게 구현할 수 있습니다.

주의사항 및 한계

⚠️ 범주 빈도가 낮은 경우 분산 큼: 드물게 나타나는 범주는 인코딩 값이 불안정할 수 있으므로, 스무딩(smoothing) 기법을 적용하는 것이 좋습니다.
⚠️ 회귀 vs 분류 문제: 회귀에서는 평균, 분류에서는 확률(예: 클래스 1의 비율)을 사용하므로, 문제 유형에 맞는 통계량 선택이 중요합니다.
⚠️ 시간 기반 데이터: 시계열 데이터에서는 시간 순서를 무시한 CV 분할이 왜곡을 초래할 수 있으므로, 시간 순서 기반 분할(TimeSeriesSplit) 사용 권장.

기법	설명
원-핫 인코딩	각 범주를 이진 벡터로 변환. 고차원 데이터에 부적합.
레이블 인코딩	범주에 정수 레이블 할당. 순서 의미 없을 경우 부적절.
타깃 인코딩 (Target Encoding)	범주를 목표 변수의 평균으로 대체. 과적합 위험 있음.
리브원아웃 인코딩 (Leave-One-Out Encoding)	각 샘플 제외하고 인코딩. CV 기반 인코딩의 특수한 형태.
스무딩 타깃 인코딩	인코딩 값에 글로벌 평균을 가중 평균으로 포함하여 안정화.

참고 자료

Micci-Barreca, D. (2001). A Preprocessing Scheme for High-Cardinality Categorical Attributes in Classification and Prediction Problems. ACM SIGKDD Explorations.
category_encoders 문서: https://contrib.scikit-learn.org/category_encoders/
sklearn K-Fold: https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html

결론

교차 검증 기반 인코딩은 고차원 범주형 변수를 효과적으로 처리하면서도 과적합을 억제하는 강력한 기법입니다. 특히 고유 범주 수가 많고 목표 변수와의 관계가 의미 있는 경우 매우 유용하며, 모델 평가 프로세스와의 일관성을 유지할 수 있어 데이터 과학 프로젝트에서 신뢰성 높은 전처리 단계로 자리 잡고 있습니다. 그러나 적절한 스무딩과 검증 전략을 함께 고려해야 그 효과를 극대화할 수 있습니다.

📝 마크다운 원본

이 문서의 마크다운 원본 내용입니다.

# 교차 검증 기 인코딩

## 개요**교차 검증 기반 인딩**(Cross-Validation-Based Encoding) 범주형 변수(categorical variable)를 수치 변수로 변환 고급 인코딩법 중 하나로 주로 **목 변수 기반 인코**(Target Encoding) 일환으로 사용됩니다. 이 방법은 범형 변수의 각주(category)를 해당 범주에 속하는 목표 변수(target)의 통계적 값(예: 평균, 중앙값 등)으로 대체하는 방식을 사용하지만, **과적합**(overfitting)을 방지하기 위해 교차 검증(cross-validation)을 활용하여 인코딩 값을 계산합니다.

범주형 변수는 기계 학습 모델이 직접 처리하기 어려우므로 일반적으로 원-핫 인코딩, 레이블 인코딩 등의 방법으로 수치화됩니다. 그러나 고유 범주 수가 많은 경우(예: 도시명, 제품 코드 등) 원-핫 인코딩은 차원의 저주를 유발하고, 레이블 인코딩은 임의의 순서를 부여하여 잘못된 관계를 모델에 주입할 수 있습니다. 이에 대한 해결책으로 **목표 기반 인코딩**이 제안되었으나, 이 역시 훈련 데이터에만 의존하는 인코딩 방식은 정보 누설(data leakage)과 과적합의 위험이 있습니다. 이를 보완하기 위해 등장한 것이 **교차 검증 기반 인코딩**입니다.

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## 교차 검증 기반 인코딩의 원리

### 기본 개념

교차 검증 기반 인코딩은 **훈련 데이터를 여러 개의 폴드**(fold)로 나누고, 각 폴드에서 **다른 폴드의 정보를 사용하여 인코딩 값을 계산**함으로써 정보 누설을 방지합니다. 즉, 특정 샘플의 범주를 인코딩할 때, 그 샘플 자신이 포함된 폴드는 제외하고 나머지 폴드의 데이터만을 기반으로 목표 변수의 통계값을 계산합니다.

이 방식은 **K-Fold Cross-Validation**과 유사한 구조를 따르며, 일반적으로 다음과 같은 절차로 수행됩니다:

1. 전체 훈련 데이터를 K개의 폴드로 분할.
2. 각 폴드에 대해, 해당 폴드를 제외한 나머지 폴드를 사용해 범주별 목표 변수 통계값(예: 평균)을 계산.
3. 계산된 통계값을 사용하여 제외된 폴드 내 샘플들의 범주형 값을 인코딩.
4. 모든 폴드에 대해 반복하여 전체 훈련 데이터에 대한 인코딩 완료.

이 과정을 통해 각 샘플은 **자기 자신이 포함되지 않은 데이터 세트를 기반으로 인코딩**되므로, 과적합을 효과적으로 줄일 수 있습니다.

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## 주요 장점

- ✅ **정보 누설 방지**: 훈련 데이터 내 동일한 샘플이 인코딩 과정에 포함되지 않아 목표 변수의 정보가 직접적으로 유출되지 않음.
- ✅ **고차원 범주형 변수 처리 용이**: 수천 개 이상의 고유 범주를 가진 변수도 효과적으로 인코딩 가능.
- ✅ **모델 성능 향상**: 특히 범주와 목표 변수 간에 강한 관계가 있을 때, 더 의미 있는 수치 표현을 제공하여 모델의 예측력을 높임.
- ✅ **교차 검증과의 일관성**: 모델 평가 시 사용하는 CV 구조와 동일한 방식으로 인코딩하므로, 평가 결과의 신뢰도 증가.

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## 구현 예시 (Python)

다음은 `scikit-learn`과 `pandas`를 활용한 간단한 교차 검증 기반 인코딩 예시입니다. 예측 문제는 회귀이며, 범주형 변수 `'category'`를 목표 변수 `'target'`의 평균값으로 인코딩합니다.

``````python
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import KFold
import numpy as np

def cross_validation_encoding(train_df, test_df, cat_col, target_col, n_folds=5):
    # 결과 저장용 열 추가
    train_df = train_df.copy()
    test_df = test_df.copy()
    train_df[f'{cat_col}_encoded'] = 0
    test_df[f'{cat_col}_encoded'] = 0

    # K-Fold 설정
    kf = KFold(n_splits=n_folds, shuffle=True, random_state=42)

    # 훈련 데이터: 각 폴드별로 인코딩
    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]

        # 학습 폴드에서 범주별 평균 계산
        encoding_map = X_train_fold.groupby(cat_col)[target_col].mean()

        # 검증 폴드 인코딩
        X_val_fold[f'{cat_colencoded'] = X_val_fold[cat_col].map(encoding_map)

        # 결과 복사
        train_df.loc[X_val_fold.index, f'{cat_col}_encoded'] = X_val_fold[f'{cat_col}_encoded']

    # 테스트 데이터 인코딩: 전체 훈련 데이터 기
    global_encoding = train_df.groupby(cat_col)[f'{cat_col}_encoded'].mean()
    test_df[f'{cat_col}_encoded'] = test_df[cat_col].map(global_encoding).fillna(train_df[target_col].mean())

    return train_df, test_df

# 사용 예시
data = pd.DataFrame({
    'category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B', 'A', 'C', 'B'],
    'target': [1.2, 3.1, 1.5, 4.0, 2.8 1.3, 4.2, 3.0]
})

train, test = cross_validation_encoding(data, data, 'category', 'target')
print(train[['category', 'target', 'category_encoded']])
```

> **참고**: 실제 운영 환경에서는 `category_encoders` 라이브러리의 `TargetEncoder` 또는 `LeaveOneOutEncoder` 등을 사용하면 간편하게 구현할 수 있습니다.

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## 주의사항 및 한계

- ⚠️ **범주 빈도가 낮은 경우 분산 큼**: 드물게 나타나는 범주는 인코딩 값이 불안정할 수 있으므로, **스무딩**(smoothing) 기법을 적용하는 것이 좋습니다.
- ⚠️ **회귀 vs 분류 문제**: 회귀에서는 평균, 분류에서는 확률(예: 클래스 1의 비율)을 사용하므로, 문제 유형에 맞는 통계량 선택이 중요합니다.
- ⚠️ **시간 기반 데이터**: 시계열 데이터에서는 시간 순서를 무시한 CV 분할이 왜곡을 초래할 수 있으므로, **시간 순서 기반 분할**(TimeSeriesSplit) 사용 권장.

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## 관련 기법

| 기법 | 설명 |
|------|------|
| **원-핫 인코딩** | 각 범주를 이진 벡터로 변환. 고차원 데이터에 부적합. |
| **레이블 인코딩** | 범주에 정수 레이블 할당. 순서 의미 없을 경우 부적절. |
| **타깃 인코딩 (Target Encoding)** | 범주를 목표 변수의 평균으로 대체. 과적합 위험 있음. |
| **리브원아웃 인코딩 (Leave-One-Out Encoding)** | 각 샘플 제외하고 인코딩. CV 기반 인코딩의 특수한 형태. |
| **스무딩 타깃 인코딩** | 인코딩 값에 글로벌 평균을 가중 평균으로 포함하여 안정화. |

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## 참고 자료

- Micci-Barreca, D. (2001). *A Preprocessing Scheme for High-Cardinality Categorical Attributes in Classification and Prediction Problems*. ACM SIGKDD Explorations.
- `category_encoders` 문서: [https://contrib.scikit-learn.org/category_encoders/](https://contrib.scikit-learn.org/category_encoders/)
- sklearn K-Fold: [https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.model_selection.KFold.html)

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## 결론

교차 검증 기반 인코딩은 고차원 범주형 변수를 효과적으로 처리하면서도 과적합을 억제하는 강력한 기법입니다. 특히 **고유 범주 수가 많고 목표 변수와의 관계가 의미 있는 경우** 매우 유용하며, **모델 평가 프로세스와의 일관성**을 유지할 수 있어 데이터 과학 프로젝트에서 신뢰성 높은 전처리 단계로 자리 잡고 있습니다. 그러나 적절한 스무딩과 검증 전략을 함께 고려해야 그 효과를 극대화할 수 있습니다.

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