읽기전

  • 데이터를 많이 들여다 보려고 노력하고 있는데, 이거 참 기본이 있어야지...

  • 특히 데이터를 어떻게 들여다 볼 것인가? 에 대한 고민이 필요해서 구매 한 책.

  • 기존 딥러닝 책들은, 이미 잘 정제 되어 있거나, 필요한 값들을 이미 선별해 둔 책이 많다.

  • 하지만, 실제 데이터들은 잘 정제되어 있지도, 어떠한 값을 딥러닝에 넣어야 할지도 모르니....

  • 에라, 모르겠다. 걍 딥러닝에 다 때려 박으면 되지 싶다가도,

    • 그래도 기본은 알아야지.
    • 필요한 것만 때려 박으면 더 잘 되겠지.
  • 싶어서 구매한 책

  • 이 책에 있는 대부분의 예제는 전체 소스코드가 나와 있지 않고, 설명이 생략 된 것도 꽤나 된다.

  • 그러므로 초보자가 읽기에 적당하지 않은듯 하다.

책 읽기

서문

옮긴이의 말

  • 하지만 너무나 다양한 데이터의 종류가 특성에 따라 경험적으로 수행돼 왔을 뿐, 이를 범용적으로 적용하는 방법에 대한 책이나 논문이 거의 없었다.
  • 머신 러닝 입문자들에게는 피처 엔지니어링에 대한 원리를 배우고 실습을 통해 실력을 높일 수 있는 좋은 기회가 될 것이며, 데이터 과학에 종사하는 분들에게는 그동안 경험적으로 수행해 오던 피처 엔지니어링 기법들을 암묵지에서 형식지로 정리하는 계기가 될 것이다.

들어가며

  • 모델은 피처(feature)를 입력으로 사용한다. 피처는 원시 데이터의 숫자적인 표현이다..
  • 피처 엔지니어링은 원시 데이터로부터 피처를 추출하고 이를 머신 러닝 모델에 적합한 형식으로 변환하는 작업이다.
  • 데이터와 모델은 매우 다양하기 때문에 피처 엔지니어링 방법으로 일반화 하기 어렵다.

1장 머신 러닝 파이프라인

데이터

  • 데이터, 모델, 피처, 모델 평가
    • 실제 세계의 현상에 대한 관측 결과
    • 데이터의 각 조각은 현실의 제한된 한 측면에 대한 창을 제공
    • 원시 데이터는 숫자가 아닌 경우가 많다. ( 앨리스가 수요일에 책을 샀다. )
    • 피처는 원시 데이터의 숫자적인 표현이다.
    • 우리가 해결하고자 과제에 적합한 모델에, 잘 들어 맞는 피처를 만들어야 한다.
    • 피처가 적으면 제대로 과제를 수행하지 못하고, 피처가 많아도 필요 없는 피처로 인해 모델의 학습에 많은 비용과 어려움이 있을 수 있다.
  • 원본 소스가 통찰력까지 가기는...
    • 소스 ->(추출 및 통합)-> 원시 데이터 -> (정제 및 변환) -> 피처 -> 모델링 -> 통찰력
    • 여기서 "정제 및 변환" 부분이 피처 엔지니어링 부분이다.

2장 숫자를 위한 멋진 트릭

  • 이미 숫자는 수학적 모델로 처리하기 쉬운 형식.
  • 하지만 좋은 피처는 데이터를 가장 두드러진 특징을 표현할 뿐만 아니라, 모델의 가정에도 맞아야 한다. 그러므로 피처 엔지니어링이 필요.
  • 고려사항
    • 값의 크기 : 양수? 음수?, 구간을 나눠야하나? 숫자가 누적되나?
    • 스케일 : 가장 큰 값, 가장 작은 값, 둘의 차이가 몇자리 수. 출력 값이 커질 수 있나? 출력값이 바이너리면?
    • 숫자 피처의 분포
    • 여러 피처를 조합해 더 복잡한 피처를 만들 수도 있음

스칼라, 벡터, 공간

  • 스칼라(scalar) : 단일 숫자 피처
  • 벡터(vector) : 방향이 있는 스칼라의 리스트, 벡터는 벡터공간내에 위치.
  • 벡터는 공간상의 한 점( 종종 원점에서 그 점까지의 선이나 화살표로 그린다. )

카운트 처리

  • 노래나 영화를 플레이 한 횟수 등 이런 카운트
  • 누군가가 조작하기가 쉬우므로, 그래도 사용할지, 존재 여부만 처리 할지, 몇개의 구간으로 나눌지 등을 고민해야 한다.

바이너리 변환

  • '견고한 척도'(통계 용어에서 "견고함"은 해당 기업이 매우 다양한 조건하에서도 잘 작동함을 말한다. 라는 말이 있는데.. 이걸 이쪽 세상에서는 로버스터(robust)라는 용어를 훨씬 더 많이 사용한다.
  • 데이터의 값이 너무 많이 차이가 나면, 그냥 1 과 0 으로 나눠 주는것도 가능하다.

양자화 또는 비닝

  • 비닝(binning)은 구간화 정도로 생각하면 되겠다.
  • 양자화랑 비슷한 듯.
  • 쉽게 말하면, 값을 구간을 두고 정리 한다는것. ( 10대, 20대, 30대 등 )
  • 고정폭 비닝
    • 나이를 가지고 할 것이라면, 10대, 20대로 할 수도 있지만, 삶의 단계에 맞게, 초등학교, 중학교, 고등학교, 대학교의 나이로 나누는것이 더 좋을 수도 있다.
    • 여러 자리수라면, 0 ~ 9, 10 ~ 100, 100 ~ 1000 등으로 나눌 수도 있다.
  • 분위수(quantile) 비닝
    • 그냥 고정폭 비닝은, 중간에 빈 값이 많으면 데이터가 없는 구간이 너무 많다.
    • 걍 전체 값의 1/2이나 1.4 단위, 혹은 1/10 단위로 나눠서 배치한다.

로그 변환

  • 작은 숫자가 많고, 큰 숫자가 듬성 듬성 적게 데이터가 존재한다면, 작은 숫자들을 좀 더 잘게 쪼개야 하고, 큰 숫자를 좀 더 모아줘야 한다.
  • 이럴때는 로그 변환을 사용하면 된다.
  • log10(x) 는
    • 1 ~ 10 사이의 숫자를 0 ~ 1 사이로 배치
    • 10 ~ 100 사이의 숫자를 1 ~ 2 사이로 배치
    • 100 ~ 1000 사이의 숫자를 2 ~ 3 사이로 배치 할 수 있다.
  • 즉, 큰 수의 변화량을 작은 변화량으로 바꿀 수 있어, 상대적으로 작은 숫자의 변화량을 더 잘 표현할 수 있게 된다.
  • 뒤에 Box-Cox 라는것도 나오는데, 잘 모르겠지만, 결국 데이터를 잘 분산한다는것에 목적이 있는 듯 하다.

피처 스케일링 또는 정규화

  • 위도나 경도는 피처의 숫자 값에 한계가 있음. 하지만 카운트는 한계가 없음.
  • 모델이 입력 피처의 스케일링(값 범위)에 민감하다면, 피처를 적절히 스케일링 해 주어야 한다.
  • 이걸 피처 스케일링, 혹은 피처 정규화(normalizataion)이라고 부른다.

min-max 스케일링

  • 제일 작은 값을 0, 제일 큰 값을 1로 변환
  • min-max scailing

표준화(분산 스케일링)

  • 피처 표준화(standardization) : 모든 데이터 포인트에 대한 피처의 평균을 빼고 분산으로 나눈다.
  • 그래서 분산 스케일링이라고도 부름
  • 스케일링된 피처의 결과는 평균이 0, 분산이 1
  • 즉 0을 중심으로 좌우로 적절히 데이터를 배치한다.

l2 정규화

  • 원본 피처 값을 유클리드 노름(norm)으로 불리는 l2 노름으로 정규화한다.(나눈다)
  • 원본 값 / (모든 데이터에 제곱을 한 뒤, 이를 모두 더하고, 다시 제급근(루트)를 씌워 준다.)
  • 자세한건 나도 모르니깐 통과.
  • 이상과 같은 피처스케일링은, 피처의 분포의 모양을 바꾸지는 않는다. 다만 분포에 대한 스케일만 변경한다.
  • 예를들면 원본 데이터를 이용해서 만든 그래프와, min-max를 이용해서 만들어진 그래프의 모양은 동일하다. 다만, 피처의 스케일만 달라져 있는 것이다.
  • 입력 피처들의 기준이 다를때는 비슷하게 만들어 주는것이 좋다. 방문자 수가 100만명 단위인데, 구매자 수가 100명 단위라면, 균형을 맞춰줄 필요가 있다.
  • 그렇지 않으면 모델 학습 알고리즘에서 수치 안정성 문제를 일으킬 수 있다.

상호작용 피처

  • 한개의 피처만을 사용하는것이 아니라, 두개의 피처를 모두 사용하는 방법.
  • 예를들면, "서울"에서 "30대" 같은것.
  • 고객의 위치만으로 예측하는것, 혹은 고객의 나이만으로 예측하는것 보다는, 둘 다의 값으로 예측하는것이 더 정확
  • 하지만, 더 복잡한 계산이 필요. 어떤 피처들 선택할 것인가도 문제.

피처 선택

  • 필요 없는 피처는 제거하는것이 모델의 복잡성을 줄일 수 있음.
  • 그러면 정확도는 거의 저하시키지 않고, 빠르게 연산 할 수 있을 것임.
  • 어느 피처가 중요한지 알아 내기 위해서, 오히려 전체 학습 시간이 오래 걸릴 수도 있음.

필터링

  • 피처와 목표 변수 사이의 상관관계, 상호 정보량등을 계산해 크게 영향을 미치지 않는것을 걍 제거.
  • 쉽게 할 수 있지만, 내가 필터링 할 피처를 잘못 선택할 수도 있다.
  • 아예 해당 데이터를 사용하지 않을 것이므로, 유용한 필터를 제거 할 수 있으므로, 보수적으로 선택해야 한다.

레퍼메소드

  • 비용은 많이 들지만, 피처의 하위 집합을 시험해 볼 수 있도록 해 줌.
  • 정보량이 많지 않을 수도 있지만, 조합했을 경우 유용한 것일 수 있으므로 실수를 방지 해 줌.

내장 메소드

  • 모델 학습 과정의 일부로서 피처 선택을 수행
  • 의사결정트리는 각 학습 단계에서 트리를 분할하기 위한 피처를 선택하게 되어 있음.
  • 선형 모델 학습에 사용하는 l1 정규화도, 모델 학습 과정의 일부로 피처를 선택하게 되어 있음.
  • 레퍼메소드 방식보다 강력하지 않지만, 비용이 절감
  • 필터링과 비교 했을 때 보다는 모델에 적합한 피쳐를 선택,
  • 필터링과, 내장 메소드 사이의 적절한 균현을 이룸
  • 이 책의 설명 범위가 벗어난다면서, 여기에 대한 설명을 다른곳을 찾아 보라고 함.

요약

  • 일반적인 숫자 피처에 대한 피처 엔지니어링을 설명
  • 통계적인 머신러닝에서 모든 데이터는 결국 숫자 피처로 귀결
  • 결국 몇가지 숫자 피처 엔지니어링 기법이 필요

3장 텍스트 데이터: 플래트닝, 필터링, 청킹

  • 문장이 있다면, 어느 부분을 추출해야 하나?
  • 단어 카운트 총계를 기초로 하는 가장 단순한 표현인 BoW
  • 텍스트와 매우 깊은 연관이 있는 변환 tf-idf

bag-of-x: 자연어 텍스트를 평면 벡터로 변환

  • 결과가 단순하고 해석 가능할때가 가장 좋음, 단순해야 시도해 보기 좋고, 디버깅이 쉽다.
  • 우선 단순하게 시작하고, 필요한 경우 복잡성을 더하도록 하자.
  • 문서를 분류하는 작업은 종종 단어 카운트 통계만으로도 충분함.
  • 특정 단어의 존재 유무가 문서의 주제를 잘 나타내는 지표가 됨.

BoW

  • Bag of word
  • 단어별 단어가 노출되는 갯수를 테이블로 만든것.
  • 이러한 단어별 카운트의 분포에 따라서 문서가 어떠한 특징을 가지는지 알 수 있다.
  • 텍스트는 원래 플랫(flat)한 구조이나, BoW는 단어가 몇번 나오는지만 저장해 둔다.
  • 텍스트는 순서(Sequance)를 가지나, BoW는 순서도 없다. 단어별 계층 구조도 없다.
  • 오직 등장한 횟수만...
  • 이렇게 단어와 등장 횟수를 피처를 만들고, 어떠한 문장을 분석해 보도록 하자.
  • 각 단어가 1개의 차원이 된다. 등장 횟수가 해당 피처의 값이 된다.
    • 특정 문장에서 cute라는 단어와 puppy라는 단어가 각각 몇번 나왔는지를 x, y로 두면 그 문장이 2차원의 어느 위치에 있는지 알 수 있다.
    • 특정 문장에서 cute, puppy, extremely 이라는 단어가 각 몇 번 나왔는지를 x, y, z로 두면 그 문장이 3차원에서 어느 위치에 있는지 알 수 있다.
    • 각 단어와 등장한 횟수가 피처가 되고, 문장이 어느 위치에 있는지 알 수 있다.
  • 반대로 각 문장 자체를 피처로 두고, 단어들을 배치해 볼 수도 있을 것이다. 이러한 것은 bag-of-documents 라고 한다. ( 자세한건 4장에 설명 된다고... )
  • BoW는 문장을 단어로 분해 할 때 의미가 파괴 될 수 있다. not bad의 경우 '나쁘지 않다.'라는 뜻인데, 분해를 해 버리면 둘다 나쁘다라는 의미를 표현하게 된다.
  • 이러한 문제를 일부 해결 하기 위해 bag-of-n-grams를 사용한다.
  • BoW는 유용한 경험적 방법이지만, 텍스트의 정확한 의미를 파악하는것과는 거리가 멀다.

bag-of-n-grams

  • BoW는 단어 당 하는건데, 여기는 n개의 연속된 단어로 하는거다. 1개로 되어 있으면, 1-gram, unigram 이다.
  • 중첩된 시퀀스를 n-gram이라고...
  • "Emma knocked on the door'를 2-gram으로 나타내면
    • Emma knocked
    • knocked on
    • on the
    • the door
  • 로 나타낼 수 있다.
  • 하지만 당연히 BoW 보다 훨씬 더 많은 피처 갯수가 생긴다.

정제된 피처를 위한 필터링

  • 단어를 사용할 때는 필요한 정보(시그널)과 노이즈(필요 없는 정보)를 분리해야 함.

불용어

  • 분류와 검색은 텍스트이 대한 깊은 이해를 요구하지 않음(의미까지 명확하게 파악하지 않아도 된다는 뜻일까?)
  • 분류와 같은 섬세하지 않은 작업에서 대명사, 관사, 전치사의 가치는 그다지 크지 않다.
  • 하지만 섬세한 의미론적 이해를 요구하는 감성 분석에서는 매우 다를 수 있다.
  • 영어의 불용어 리스트는, 파이썬 NLP 패키지인 NLTK에 수 많은 언어에 대해 불용어 리스트를 가지고 있다.

빈도 기반 필터링

  • 얼마나 단어가 나오는지를 확인하면, 상용어를 필터링 하기 쉽다.
  • 빈출 단어
    • 또한 단어가 너무 많이 나와도 의미를 파악하기 어려울 수 있다.
    • 의사 회의록은 'House of Commons(하원)'이라는 단어가 많이 나와서 house라는 단어가 너무 많이 나옴.
    • 이를 어떻게 처리 할 것인가를 정하는게 어렵다. 또한 얼마나 많이 등장 할 때만 의미를 부여/제거 할 것인가? 를 정하는것도 쉽지는 않다.
  • 희귀 단어
    • 잘 알려있지 않은 단어거나, 철자가 틀린 것일 수도 있음.
    • 통계적인 모델에서는, 한 두번 나오는건 잡음(노이즈-noise)에 가깝다.
    • 아주 적은 횟수가 등장하는 단어 때문에, 분류를 잘못 할 수도 있다.
    • 또한, 이러한 단어들을 모두 포함해서 연산을 하게 되면 필요 없는 계산을 많이 해야 한다.
    • 책에서 설명하는 Yelp 데이터 160만개 리뷰는 35만개의 고유 단어가 포함되어 있고, 약 23만개의 단어가 1개 혹은 2개의 리뷰에서만 나온다. 즉, 60%의 단어가 크게 의미를 가지지 않을 수도 있다는 뜻이다.
    • 이러한 피처를 모두 모델을 만들때 추가하게 되면, 계산 비용과 저장 비용이 많이 들게 된다. 그러므로 이러한 단어들을 적절히 제거해 주어야 한다.
    • 텍스트의 문장이 매우 짧은 경우, 통계적 의미를 찾기 어려울 수 있기 때문에, 이러한 문장을 제외해야 할 수도 있다. 하지만 트위터는 짧은 문장만을 가질 수 있으므로, 다른 방식의 기법을 사용해야 한다.
  • 어간 추출
    • 어간(語幹) : 활용어의 활용에서 변하지 않는 부분. '읽는다, 읽느냐, 읽고…' 등에서의 '읽'. 어간에 어미 '-다'를 붙인 것을 기본형이라고 하여 사전의 표제어로 올림. 줄기.
    • 단어를 공백이나 구둣점으로 잘라서 세면, 같은 의미를 가진 단어를 모두 따로 카운트 하게 된다. 'swin', 'swinging'은 의미가 비슷하지만 서로 다르다고 카운트 된다.
    • 통계적인 데이터로 처리 할 때에는 어간(stem)을 추출해서 단어의 기본형으로 변환하여 저장하는것이 좋은 경우가 많다.
    • 하지만, news 와 new는 전혀 다른 의미를 가지지만, 같은 new로 어간 추출이 될 수도 있다. 그러므로 항상 어간 추출을 사용해야 한다는것은 아님을 명심하자.

의미의 단위: n-grams에서 구문까지

파싱과 토큰화

  • 문자열에 의미가 있는 텍스트가 아닌게 많다.
  • 또한, 의미를 구분해 주는것도 있을 것이다. 이메일의 from, to 등.
  • 단어를 쪼갤때, 공백, 구둣점 등으로 나누면 된다.
  • n-grams으로 n개를 쪼갤때는, 문서가 아니라 "문장" 단위로 되어야 한다.
  • 즉, 마침표가 있으면 n-grams를 늘리면 안된다.
  • 하지만, word2vec 과 같이 복잡한 것을 할 때는, 단락에 적용할 수도 있다.
  • 암튼, 그냥 상황에 따라서 잘 나눠서 하면 된다는것 같다.

구문 탐색을 위한 연어 추출

  • 연어. 연달아 적힌 단어가 의미를 가질 수 있다.
  • strong tea는 "진한 차" 인데, 두 단어를 쪼개면, "물리력이 강하다"와 "차"로 나눠진다. 그러므로 의미가 달라진다. 이러한것을 연어라고 한다.
  • 'cute puppy'는 'cute'와 'puppy'의 의미를 합쳤을때 동일한 의미를 가진다. 이런건 연어가 아님.
  • 연어가 꼭 연속되어 나오라는 법도 없고, 모든 연속된 단어가 연어라는 법도 없다.
  • 그래서 너무 어려움. 통계적인 기법을 사용한다.
빈도 기반 방법
  • 많이 나타나는 n-grams을 보는 법. bigrams등의 빈도수를 실제로 확인해 보고, 의미 있는것을 찾을 수 있다.
연어 추출을 위한 가설 검증
  • 책에 나오는 복잡한 내용은 생략...
청킹과 품사 태깅
  • 주제를 찾는 경우에는 명사에 가장 관심이 있을 수 있음.
  • 즉, 품사를 찾아야 함.
  • 걍 형태소 분석을 한다는것으로 보인다. 통과. ㅋㅋㅋ

요약

  • Bag of Word
    • BoW, 단어를 하나씩 Bag에 넣는것
    • 단순 검색에는 좋으나, 문맥이 유지 되지 않아 의미를 파악하기 어려움
  • Bag of n grams
    • n-gram을 Bag에 넣는것, 연속된 단어를 n개 조합해서 저장
    • 하지만 연속된 단어 n개의 조합이 너무 많아서 데이터 양이 너무 많음
    • 데이터 양이 많다면, 의미를 가지는 데이터를 더 찾기 어려울 수 있다.
  • 연어(구문, 상용구) 추출
    • 연속된 구문을 보고 의미가 있고, 없는 것들을 통계적으로 추출할 수 있다.
  • 이 장에서 설명한 문장을 처리하는 방법은, 문장을 쪼개 단어의 bag으로 만들게 된다. 그러므로 이러한 방식으로는 문장의 의미를 구체적으로 파악하기는 어렵다.

4장 피처 스케일링의 효과: BoW에서 tf-idf로

  • BoW 는 필요 없는 단어들이 강조 될 수 있다. "is", "the", "and" 는 문장에서 너무 많이 나올 것이다.
  • 하지만, 문장에서 "happy", "gloomy" 등은 자주 등장하지는 않지만, 문장의 의미를 잘 표현한다. 이러한 것들을 잘 찾아 주는 방법을 찾아야 한다.

tf-idf: BoW 비틀기

  • tf-idf : term frequency-inverse document frequency
  • tf-idf : 용어 빈도 - 역 문서 빈도
    • 각 단어의 카운트를 해당 단어가 나타나는 문서의 수로 나눈 정규화 카운트
    • (하나의 문서에서 해당 단어 카운트)*log((전체 문서 수)/(해당 단어가 나타나는 문서의 수))
    • 전체 문서가 5개 일때, 모든 문서에 'is'가 들어간다고 하면 위 공식의 뒷 부분이 log(5/5) = log(1) = 0이다. 그러므로 위의 공식의 결과는 0 이다.
    • 'is'는 tf-idf 를 이용해서 처리하면 0이 된다. 즉, 모든 문서에 나오는 단어의 의미를 제거할 수 있다.

tf-idf 테스트

  • 자세한 내용은 생략
  • 학습을 시킬때, 데이터 카테고리별 갯수가 차이가 많이 나면 당연히 결과가 좋지 않을 것이다. 그러므로 데이터 카테고리별 갯수를 세고, 작은 쪽에 맞춰 주어야 한다.
  • 테스트셋에 트레이닝셋에 존재하지 않는 정보가 있다면, 당연히 테스트셋의 결과를 제대로 확인 할 수 없을 것이다.
  • 충분히 많은 양의 데이터라면, 테스트셋에만 존재하는 데이터는 "희귀"한 데이터 일 수도 있다. 그러므로 이때는 "그냥 무시"하는 방법을 써도 되는지 검토해 볼 필요가 있다.
  • 이 장에는... 머신러닝 관련되는 이런저런 이야기가 나온다. 난 걍 통과.

심층 분석: 무슨 일이 일어나고 있는가?

  • 생략

요약

  • 피처 스케일링을 통해 정보가 많은 단어는 강조되고, 상용어는 가중치가 낮아진다.

5장 범주형 변수: 로봇닭 시대에 달걀 개수 세기

  • 범주형 변수(categorycal variable)
  • 카테고리나 레이블(label)을 나타내는 방법
  • 범주형인지 아닌지 알아 내는건 쉬움. 연속적인지 아닌지를 판단하면 됨.
    • 주가 10달러와 15달러는 연속적인 값.
    • "정치", "경제", "사회"는 연속적이지 않은 값.
  • 문서 코퍼스(corpus)의 어휘도 각 단어가 구분되므로 커다란 범주형이라고 볼 수 있음.
  • 하지만 같은 단어가 여러번 나타날 수도 있으니, 이를 카운팅 할 수 있음.

범주형 변수 인코딩

  • 범주는 일반적으로 숫자가 아님. 예를 들면 "빨간색","검은색","파란색" 등이다.
  • 제일 쉬운 방법은 숫자를 1씩 증가시키면서 매길 수 있을 거다. 하지만, 이렇게 하면 값의 크기가 의미가 생길 수 있다. 그러므로 다른 방법을 찾아 보자.

원-핫 인코딩

  • 00001000, 1000000, 00100000 와 같이 여러개 중에 한개만 켜지는거(아니깐 생략)

더미 코딩

  • 원-핫 인코딩은 1개는 무조건 1이어야 하나, 더미 코딩은 모두 0 인게 있음.
  • 모두 0 인게 기준 범주.(기준 범주와 다른 애들과의 차이를 쉽게 볼 수 있다.)

이펙트 코딩

  • 더미 코딩의 모두 0 인것이, 모두 -1로 되는 것
  • 뭔 말인지 모르겠으니깐 통과. ㅎ.

범주형 변수 인코딩의 장단점

  • 원-핫 인코딩, 더미 코딩, 이펙트 코딩의 처리 방법은, 범주의 수가 매우 커지면 성능이 급격히 떨어진다. 수가 매우 많은 범주형 변수를 처리하기 위해서는 또 다른 전략 필요.

대규모 범주형 변수 처리

  • 피처 해싱 : 문자열, 숫자등을 해싱해서 변환, 매핑. 단점 : 원본 피처에 대한 정보가 사라져 더 이상 해석하기 어려워짐.
  • 빈 카운팅 : 어려우니깐 생략

요약

  • 책에 잘 정리 되어 있으니, 책 참고.

6장 차원 축소: PCA로 데이터 패케이크 납잡하게 만들기

  • 주성분 분석(PCA, Principal Component Analysis), 피처 차원 축소
  • 어려운건 다 생략하고...

직관

  • 차원 축소 : 핵심 정보는 유지하면서, '쓸모없는 정보'를 제거하기 위한 것
  • 수학적으로 새로운 피처 공간에서 데이터포인트들의 분산이 최대로 되게 한다.

수식 유도

  • 생략

PCA의 활약

  • MNIST 데이터중 8x8 로되어 있는 저해상도 데이터는, 64차원의 데이터를 갖는다.
  • pca_tranformer = PCA(n_componets=0.8)로 하면, 전체 분산의 최소 80%를 설명하는 수준에서 자동 선택.
  • 화면에 출력 결과, 3차원의 데이터만으로 비슷한 숫자들을 가깝게 그룹지은것을 볼 수 있음.

화이트닝과 ZCA

  • 모르겠으니깐 생략.

PCA의 고려사항과 한계

  • 차원 축소를 위해 PCA를 사용할 때는 얼마나 많은 주성분(k)을 사용할 것인지를 확인해야 한다.
  • PCA는 변환이 매우 복잡함. 결과 또한 해석이 어려움. 계산 비용도 많이 듬. 데이터 포인트나 피처의 수가 매우 많다면 수행하지 않는것이 좋다.
  • 데이터가 스트리밍으로 들어오면 PCA를 수행하기 어려움 ( 지금까지의 값으로 분산이 크도록 해 두었는데, 새로 들어온 값이 그것을 깰 수도 있다. )
  • 카운트에 사용하지 않는것이 좋다. 이상치(아웃라이어)들이 있기 때문에, 상관 관계가 쉽게 깨질 수 있다. 사용하고 싶다면, log등을 사용해서 처리하는 방법을 찾거나 하면 된다.

사용 예

  • PCA 변환은 데이터에서 정보를 제거한다. 따라서 이 정보로 모델을 학습할 때는 계산 비용이 적게 들지만, 정확도는 떨어질 수 있다.
  • PCA를 사용한 멋진 애플리케이션 : 시계열 데이터의 이상 탐지, 재무 모델링, 주가의 상관관계 패턴...(모르겠음 ㅋ )

요약

  • PCA에 대해 기억해야 할 두가지 핵심
    • 메커니즘 : 선형 투영
    • 목표 : 투영된 데이터의 분산 최대화
  • PCA는 모델 중심 피처 엔지니어링의 한 예. 분산이 데이터가 가지고 있는 정보를 적절하게 표현한다는것.
  • PCA는 잘 알려진 차원 축소 기법. 하지만 큰 계산 비용이 들고 결과물을 해석할 수 없다는 제약.
  • PCA 특히 피처들 사이의 선형 상관관계가 있을 때 전처리 단계로써 유용.

7장 k-평균 모델 스태킹을 통한 비선형 피처 생성

  • PCA는 데이터가 평평한 팬케이크 모양의 선형 부분 공간에 있을때 유용
  • 데이터가 휘어진 곡면으로 이뤄진(스위스 롤 같은) 경우. 결국은 2D 평면이 둥글레 말려 3D로 된 것임.
  • 피처 엔지니어링의 목적은 피처의 차원을 낮게 만드는것이 목적이 아니라, 과제를 수행하기 적합한 피처를 얻는 것
  • 가까이 있는것들을 모으는 클러스터링 방법을 사용할 수 있다.
  • 클러스터의 수가 원래의 피처 수 보다 작으면, 차원이 축소 되었다고 볼 수 있다.

k-평균 클러스터링

  • 비슷한 공간상에 놓여진 데이터를 그룹화 하는것.
  • 비지도 학습
  • 유클리드 기하학으로 두 점 사이의 거리를 측정 하여 근접성을 측정한다.
  • k-평균은 각 데이터 포인트가 오직 하나의 클러스터에만 할당되는 하드 클러스터링
    from sklearn.cluster import KMeans
    # 10개의 클러스터로 나눈다.
    clusters = KMeans(n_clusters=10, ramdom_state=1).fit_predict(numpy_array);

곡면 분할로서의 클러스터링

  • 스위스 롤 형태의 데이터를 KMeans 클러스터링으로 할때 k가 너무 작으면 클러스터가 잘 나눠지지 않는다.

분류를 위한 k-평균 피처 생성

  • 목표 변수를 사용하면, 그 값을 기준으로 클러스터링을 할 수 있다.(?)
  • 생략

장단점과 몇 가지 사항들

  • 생략

8장 피처 생성 자동화: 이미지 피처 추출과 딥러닝

  • 예전 방식에 대한 설명과, 딥러닝에 대한 설명을 모두 진행

가장 단순한 이미지 피처(그리고 이것이 동작하지 않는 이유)

  • 이미지를 검색하려고 한다마녀, 이미지 데이터 베이스에서 비슷한 이미지를 찾아야 한다.
  • 단순히 이미지에 있는 개별 픽셀 색상 값을 가지고 처리 할 수 없음. 이미지 간의 차이를 어떻게 계산 할 것인지를 결정하는것이 핵심

수동 피처 추출: SIFT와 HOG

  • 이미지 그래디언트(인접픽셀과의 차이)를 활용해서 벡터를 구한다.
  • ... 생략 ...

심층 신경망으로 이미지 피처 학습

  • Fully Connected Network, Convolution, ReLU, Normalization, Max Pooling 설명
  • AlexNet 설명
  • 이 분야에서의 엄청난 발전에도 불구하고 이미지 피처 생성은 아직 과학보다는 예술에 가깝다.
  • 10년 전에 사람들은 이미지 그래디언트, 테두리 탐지, 방향 탐지, 공간 단서, 스무딩, 정규화 등을 사용해 피처 추출을 수작업으로 진행했다.
  • 요즘은 딥러닝 아키텍트가 동일한 아이디어를 캡슐화 하는 모델을 작성하기는 하지만, 파라미터들은 학습용 이미지를 통해 자동으로 학습된다. 마법은 여전히 존재하며, 단지 모델의 더 깊숙한 곳에 추상화돼 숨어있을 뿐이다.

9장 다시 피처로: 학술 논문 추천 시스템 구축

  • 실제 예제를 사용해서 데이터 피처링을 해 보자

항목 기반 협업 필터링

  • 생략

첫 번째 단계: 데이터 가져오기, 정제하기, 피처 파싱하기

  • 단순 두 개의 피처만 사용해서 항목 유사도(코사인유사도)를 구했는데. 시간이 엄청 오래 걸렸다.
  • 데이터 갯수가 너무 많으니 계산하는데 시간이 너무 오래 걸림.
  • 현재의 방식은 반복적인 엔지니어링을 위해서 너무 느리다.

두 번째 단계: 피처 엔지니어링과 더 똑똑한 모델

  • 출간년도를 비닝으로 처리. 10년 단위로 비닝을 해서 피처 공간을 156에서 19로 줄임.
  • 데이터 프레임을 희소 배열로 변환
  • 위와 같이 하면 누락된 데이터가 매우 많을 것이다. 더 많은 정보를 가진 피처를 선택할 수 있는지 살펴 봐야 한다.

세 번째 단계: 추가 피처 = 추가 정보

  • 기존의 피처에서 추가로 초록(abstract)과 저자(authors)를 추가 할 수 있음
  • 초록(abstract)이나 제목의 경우 명사구나 stem(어근)을 구해서 처리 할 수도 있다.

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