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파이썬에서 원핫 인코딩 쉽게 마스터하기: 초보자 가이드

파이썬에서 원핫 인코딩을 쉽게 마스터하기: 초보자 가이드

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원핫 인코딩이란?

원핫 인코딩의 머신러닝에서의 중요성

원핫 인코딩은 범주형 변수를 처리하는 머신러닝에서의 기본적인 기술입니다. 선형 회귀나 의사결정 트리와 같은 범주형 데이터를 직접 다룰 수 없는 머신러닝 모델과 함께 사용될 때 특히 중요합니다. 범주형 변수를 숫자 형식으로 변환함으로써 원핫 인코딩은 이러한 모델이 범주형 기능에 포함된 정보를 효과적으로 활용할 수 있도록 합니다.

원핫 인코딩의 사용 시점

원핫 인코딩은 일반적으로 순서나 순위가 없는 범주형 변수(예: 다른 제품 범주, 교통 수단 종류, 지역)를 다룰 때 사용됩니다. 많은 머신러닝 알고리즘은 숫자 입력을 필요로 하며 범주형 데이터를 직접 다룰 수 없기 때문에 데이터 전처리 단계에서 필수적인 단계입니다.

범주형 변수 및 그 제한 사항

범주형 변수를 숫자로 표현하기

머신러닝에서 범주형 데이터 대신에 숫자 데이터를 일반적으로 선호하는데, 대부분의 알고리즘이 숫자 입력과 더 효과적으로 작동하기 때문입니다. 그러므로 알고리즘이 이해할 수 있는 숫자 형식으로 범주형 변수를 변환하는 것이 종종 필요합니다.

순서 인코딩의 문제점

범주형 변수를 수치적으로 표현하는 일반적인 접근 방법 중 하나는 순서 인코딩입니다. 이 방법에서 각 범주에 고유한 정수 값이 할당됩니다. 그러나 이 방법은 범주 간에 고유한 순서나 계층 구조가 있다고 가정합니다. 이는 항상 사실이 아닐 수 있습니다. 예를 들어 교통 수단 종류를 나타내는 범주형 변수가 있을 때(예: "자동차", "버스", "기차"), 순서 인코딩을 사용하면 이러한 교통 수단들 간에 특정 순서나 계층 구조가 있다고 가정하게 됩니다. 그러나 이게 항상 정확하지는 않을 수 있습니다.

원핫 인코딩 이해하기

원핫 인코딩의 개념

원핫 인코딩은 범주형 변수를 머신러닝 알고리즘에 쉽게 처리할 수 있는 형식으로 변환하는 기술입니다. 이는 원래 변수에서 고유한 범주마다 새로운 이진 열을 생성하여 작동합니다. 값이 1이면 해당 범주가 존재함을 나타내고, 0이면 해당 범주가 없음을 나타냅니다.

원핫 인코딩된 특성 생성하기

"transportation"이라는 범주형 변수를 가진 예를 한 번 살펴봅시다. 이 변수를 원핫 인코딩하면 다음과 같은 세 개의 새로운 이진 열이 생성됩니다:

  • "transportation_car": 교통 수단이 자동차이면 1, 그렇지 않으면 0
  • "transportation_bus": 교통 수단이 버스이면 1, 그렇지 않으면 0
  • "transportation_train": 교통 수단이 기차이면 1, 그렇지 않으면 0

이렇게 모든 고유한 범주가 별도의 이진 열로 표현되므로 머신러닝 알고리즘은 각 범주를 별개의 특성으로 처리할 수 있습니다.

파이썬에서 원핫 인코딩 구현하기

Pandas의 get_dummies() 함수 사용하기

파이썬에서 원핫 인코딩을 수행하는 가장 쉬운 방법 중 하나는 Pandas 라이브러리의 get_dummies() 함수를 사용하는 것입니다. 이 함수는 DataFrame을 입력으로 받아 지정된 열의 고유한 범주별로 원핫 인코딩된 열을 자동으로 생성합니다.

import pandas as pd
 
# 샘플 데이터
data = {'transportation': ['car', 'bus', 'train', 'car', 'bus']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# get_dummies() 함수를 사용한 원핫 인코딩
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=['transportation'])
print(encoded_df)

출력 결과:

   transportation_bus  transportation_car  transportation_train
0                 0                    1                      0
1                 1                    0                      0
2                 0                    0                      1
3                 0                    1                      0
4                 1                    0                      0

고차원 범주형 변수 다루기

고유한 범주가 많이 포함된 고차원 범주형 변수를 처리할 때 원핫 인코딩 과정은 많은 수의 이진 열이 생성되어 메모리 사용량과 계산 복잡성이 증가할 수 있습니다. 이런 경우 원핫 인코딩이 모델의 성능에 미치는 영향을 주의깊게 고려하고, 대체 기법(예: target encoding 또는 차원 축소 기법)을 탐색하는 것이 중요합니다.

원핫 인코딩의 고급 기법

희소 행렬과 메모리 최적화

원핫 인코딩은 대부분의 값이 0인 희소 행렬로 나타날 수 있습니다. 메모리 사용량과 계산 효율을 최적화하기 위해 SciPy 라이브러리가 제공하는 희소 행렬 표현과 같은 희소 행렬을 사용할 수 있습니다.

import pandas as pd
from scipy.sparse import csr_matrix
 
# 샘플 데이터
data = {'transportation': ['car', 'bus', 'train', 'car', 'bus']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# get_dummies() 함수를 사용하여 원핫 인코딩하고 희소 행렬 생성하기
encoded_df = pd.get_dummies(df, columns=['transportation'])
sparse_matrix = csr_matrix(encoded_df)
print(sparse_matrix)

Scikit-Learn의 OneHotEncoder를 사용한 원핫 인코딩

Scikit-Learn 라이브러리는 추가 기능과 유연성을 제공하는 고급 OneHotEncoder 클래스를 제공합니다. 이 인코더는 누락된 값을 처리할 수 있으며, 고차원 변수를 다루고 다항식과 상호작용 특성을 생성하는 등의 기능을 수행할 수 있습니다.

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
 
# 샘플 데이터
data = {'transportation': ['car', 'bus', 'train', 'car', 'bus']}
df = pd.DataFrame(data)
 
# Scikit-Learn의 OneHotEncoder를 사용한 원핫인코딩
encoder = OneHotEncoder()
encoded_data = encoder.fit_transform(df[['transportation']])
print(encoded_data.toarray())

원핫인코딩에서 보이지 않은 카테고리를 처리하는 방법

예측 중에 새로운 카테고리 다루기

원핫인코딩에서 한 가지 가능한 도전 과제는, 예측 단계에서 나타날 수 있는 보이지 않은 새로운 카테고리를 처리하는 것입니다. 이는 모델이 배포되고 원본 훈련 데이터에 없는 카테고리가 포함된 새 데이터를 사용할 때 발생할 수 있습니다.

보이지 않은 카테고리 처리를 위한 기술

이 문제를 해결하기 위해 다양한 기술을 사용할 수 있습니다. 다음과 같은 기술을 사용할 수 있습니다:

  1. 기본 값을 사용하여 보충하기: 새로운 카테고리가 발견되었을 때, 해당 원핫인코딩된 열에 기본값(예: 0)을 대체하여 보충할 수 있습니다.
  2. "전체 포함" 카테고리 사용하기: 모든 보이지 않은 카테고리를 대표하는 추가 열을 만들어, 이를 하나의 카테고리로 처리할 수 있습니다.
  3. 동적 열 생성: 예측 단계에서 보이지 않은 카테고리에 대해 동적으로 새 열을 생성하여 입력 데이터가 예상된 특성 집합과 일치하도록 할 수 있습니다.

기술의 선택은 프로젝트의 특정 요구 사항과 보이지 않은 카테고리가 모델의 성능에 미치는 영향에 따라 달라질 수 있습니다.

원핫인코딩의 영향 평가

모델 성능에 대한 영향 분석

원핫인코딩을 적용할 때, 기계 학습 모델의 성능에 미치는 영향을 평가하는 것이 중요합니다. 원핫인코딩은 데이터 및 사용하는 기계 학습 알고리즘의 특성에 따라 모델의 정확도, 훈련 시간 및 일반화 능력에 영향을 미칠 수 있습니다.

최적의 인코딩 전략 식별

가장 효과적인 원핫인코딩 전략을 찾기 위해 다음과 같은 다양한 접근 방식을 실험해 볼 수 있습니다:

  • 고차원 변수 다루기
  • 보이지 않은 카테고리 처리
  • 희소 표현을 통한 메모리 사용 최적화
  • 다른 특성 엔지니어링 기법과 원핫인코딩의 결합

정확도, 정밀도, 재현율 및 F1-점수와 같은 모델의 성능 측정값을 분석함으로써, 특정 문제 및 데이터셋에 대해 최적의 원핫인코딩 전략을 식별할 수 있습니다.

원핫인코딩의 제한 사항과 고려 사항

증가한 차원성과 희소성

원핫인코딩은 각 고유한 카테고리에 대해 새로운 이진 열을 생성하여 특성 공간의 차원성을 크게 증가시킬 수 있습니다. 이는 메모리 사용량 증가, 계산 복잡성 및 과적합의 위험을 일으킬 수 있습니다. 특히 고차원 변수를 처리할 때 이러한 문제가 발생할 수 있습니다.

범주형 변수에서 순서 관계 다루기

원핫인코딩은 범주형 변수 간에 어떠한 순서나 순위를 보존하지 않습니다. 만약 범주형 변수가 순서 관계를 갖는 경우가 있다면, 순서 인코딩 또는 타깃 인코딩과 같은 대체 인코딩 기법을 고려해야 합니다. 이러한 인코딩 기법은 순서 관계를 보다 잘 포착할 수 있습니다.

원핫인코딩 대체 기법

타깃 인코딩

타깃 인코딩은 각 범주 값에 대해 해당 범주에 대한 목표 변수의 평균 또는 중간값으로 카테고리 값을 대체하는 기술입니다. 이 방법은 범주형 변수와 목표 변수 간에 강한 관계가 있는 경우에 특히 유용할 수 있습니다.

이진 인코딩

이진 인코딩은 각 고유한 카테고리를 이진 숫자로 표현하는 원핫인코딩의 대체 기법입니다. 이 접근 방식은 메모리 사용량 면에서 원핫인코딩보다 더 효율적일 수 있지만, 원핫인코딩처럼 동일한 수준의 정보를 포착하지는 못할 수 있습니다.

학습된 임베딩을 사용한 순서 인코딩

학습된 임베딩을 사용한 순서 인코딩은 순서 인코딩과 딥러닝의 장점을 결합한 기술입니다. 각 카테고리에 대해 저차원의 수치적 표현(임베딩)을 학습하여, 순서 관계와 범주형 변수의 기반이 되는 구조를 함께 포착할 수 있습니다.

실제 예제와 사례 연구

텍스트 분류에서 원핫인코딩 적용하기

원핫인코딩의 일반적인 응용 분야 중 하나는 텍스트 분류입니다. 이 때문에 카테고리 변수를 수치 형식으로 변환해야 하는데, 이를 위해 원본으로부터 단어 문서 카테고리나 작성자 이름과 같은 범주형 특성을 원핫인코딩과 함께 문서 단어 가방(bag-of-words)이나 TF-IDF 같은 자연어 처리 기법과 함께 사용하는 경우가 많습니다. 이를 통해 텍스트 기반 기계 학습 모델에 효과적인 특성 표현을 만들 수 있습니다.

범주형 특성 엔지니어링에서의 원핫인코딩

범주형 변수 처리 외에도, 원핫인코딩은 특성 엔지니어링을 위한 강력한 도구가 될 수 있습니다. 각 고유한 카테고리에 대한 이진 열을 만들어 특정 범주적 특성의 존재 또는 부재를 포착할 수 있으며, 이는 특정 기계 학습 모델에서 유용할 수 있습니다.

결론

파이썬에서 원핫인코딩의 주요 특징 요약

이 튜토리얼에서는 원핫인코딩의 개념, 기계 학습에서의 중요성, 파이썬에서의 실제 구현 등을 탐구했습니다. 순서 인코딩의 제한 사항, 원핫인코딩의 장점 및 고차원 변수와 보이지 않은 카테고리를 처리하는 다양한 기술에 대해 다루었습니다. 또한 원핫인코딩이 모델 성능에 미치는 영향과 대체 인코딩 방법에 대해 논의했습니다.

범주형 데이터 처리의 미래 동향과 발전

기계 학습이 계속해서 발전함에 따라, 범주 데이터 처리는 점점 중요한 연구 및 개발 분야가 될 것으로 예상됩니다. 타깃 인코딩, 학습된 임베딩과 순서 인코딩을 결합한 기술 등은 미래의 범주 데이터 처리에 중요한 역할을 할 것으로 예상됩니다.


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함수는 재사용 가능한 코드 블록을 캡슐화할 수 있는 파이썬의 기본 개념입니다. 이를 통해 복잡한 문제를 작은, 관리 가능한 조각으로 분해하여 코드를 모듈화하고 유지보수하기 쉽게 만들 수 있습니다.

### 함수 정의

Python에서 함수를 정의하려면 `def` 키워드를 사용하고 함수 이름, 괄호 세트 및 콜론을 붙입니다. 함수 내에서는 유효한 Python 코드를 포함할 수 있습니다.

```python
def greet(name):
    print(f"안녕, {name}!")

이 예에서는 greet라는 함수를 정의했으며, name이라는 단일 매개변수를 사용합니다. 이 함수를 호출하면 인사 메시지가 출력됩니다.

함수 매개변수

함수는 임의의 개수의 매개변수를 받을 수 있으며, 매개변수는 서로 다른 데이터 유형일 수 있습니다. 함수를 정의할 때 매개변수는 괄호 내에 배치되며 쉼표로 구분됩니다.

def calculate_area(length, width):
    area = length * width
    return area
 
area = calculate_area(5, 10)
print(f"면적은: {area} 제곱 단위")

이 예에서는 calculate_area 함수가 lengthwidth 두 개의 매개변수를 사용하고, 계산된 면적을 반환합니다.

반환문

함수는 return 키워드를 사용하여 값을 반환할 수 있습니다. 이를 통해 함수의 결과를 코드의 다른 부분에서 사용할 수 있습니다.

def add_numbers(a, b):
    return a + b
 
result = add_numbers(3, 4)
print(f"결과는: {result}")

이 예에서는 add_numbers 함수가 ab라는 두 개의 매개변수를 사용하고, 그들의 합을 반환합니다. 반환된 값은 result 변수에 저장되고 출력됩니다.

기본 매개변수

함수 매개변수에 기본값을 정의할 수도 있습니다. 이는 함수를 호출할 때 매개변수가 제공되지 않은 경우 기본값을 사용한다는 의미입니다.

def greet(name, message="안녕"):
    print(f"{message}, {name}!")
 
greet("Alice")  # 출력: 안녕, Alice!
greet("Bob", "안녕하세요")  # 출력: 안녕하세요, Bob!

이 예에서는 greet 함수에 message 매개변수의 기본값을 "안녕"으로 정의했습니다. 함수를 호출할 때 message를 제공하지 않으면 기본값이 사용됩니다.

키워드 인수

함수를 호출할 때 키워드 인수를 사용하여 매개변수 이름을 명시적으로 지정할 수 있습니다. 이를 통해 코드를 더 읽기 쉽고 유연하게 만들 수 있습니다.

def calculate_area(length, width):
    area = length * width
    return area
 
area = calculate_area(length=5, width=10)
print(f"면적은: {area} 제곱 단위")

이 예에서는 calculate_area 함수를 키워드 인수를 사용하여 호출하고 있으며, 이를 통해 어떤 매개변수가 어떤 값에 해당하는지 명확하게 알 수 있습니다.

가변 길이 매개변수

때로는 함수에 임의의 개수의 인수를 허용해야 할 수도 있습니다. 이를 위해 *args 구문을 사용할 수 있습니다.

def sum_numbers(*args):
    total = 0
    for num in args:
        total += num
    return total
 
result = sum_numbers(1, 2, 3, 4, 5)
print(f"합계는: {result}")

이 예에서는 sum_numbers 함수가 임의의 개수의 인수를 args라는 튜플로 수집할 수 있습니다. 함수는 그 모든 숫자의 합을 계산하고 결과를 반환합니다.

람다 함수 (익명 함수)

파이썬은 람다 함수라는 익명 함수를 지원하기도 합니다. 이는 이름 없이 정의할 수 있는 작고 한 줄짜리 함수입니다.

square = lambda x: x ** 2
print(square(5))  # 출력: 25
 
add_numbers = lambda a, b: a + b
result = add_numbers(3, 4)
print(f"결과는: {result}")

이 예에서는 숫자를 제곱하는 람다 함수와 숫자 두 개를 더하는 람다 함수를 정의했습니다. 이 함수들은 일반적인 함수와 마찬가지로 사용할 수 있습니다.

모듈과 패키지

파이썬에서는 모듈과 패키지를 사용하여 코드를 구성하고 배포하여 관리하고 재사용하기 쉽게합니다.

모듈

모듈은 Python 정의 및 문장을 포함하는 파일입니다. 모듈은 다른 Python 스크립트에서 가져와 사용할 수 있습니다.

# math_functions.py
def add(a, b):
    return a + b
 
def subtract(a, b):
    return a - b
 
# main.py
import math_functions
 
result = math_functions.add(5, 3)
print(f"결과는: {result}")

이 예에서는 math_functions.py라는 모듈을 만들고, addsubtract라는 두 함수를 정의했습니다. 그런 다음 이 모듈을 다른 스크립트인 main.py로 가져와 모듈의 add 함수를 사용합니다.

패키지

패키지는 디렉터리로 구성된 모듈의 모음입니다. 패키지를 사용하면 코드를 구조화하고 함수, 클래스, 변수에 대한 네임스페이스를 만들 수 있습니다.

my_package/
    __init__.py
    math/
        __init__.py
        arithmetic.py
        geometry.py
    utilities/
        __init__.py
        file_operations.py

이 예에서는 my_package라는 패키지를 만들었으며, mathutilities라는 두 개의 하위 패키지가 포함되어 있습니다. 각 하위 패키지에는 Python에서 디렉터리를 패키지로 인식하도록하는 __init__.py 파일이 필요합니다.

# main.py
from my_package.math.arithmetic import add
from my_package.utilities.file_operations import read_file
 
result = add(5, 3)
print(f"결과는: {result}")
 
content = read_file("example.txt")
print(f"파일 내용: {content}")

이 예에서는 my_package 패키지에서 특정 함수를 가져와 main.py 스크립트에서 사용합니다.

결론

이 튜토리얼에서는 Python에서 함수, 모듈 및 패키지의 핵심 개념을 배웠습니다. 함수를 사용하면 재사용 가능한 코드를 캡슐화하여 프로그램을 더 모듈화하고 유지보수하기 쉽게 만들 수 있습니다. 모듈과 패키지는 코드를 구성하고 다른 사람들에게 제공하기 위한 방법을 제공합니다.

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title: 'Python 기초 개념'
author: 'MoeNagy Dev'
language: 'ko'
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이러한 기본 개념을 이해하면 더 정교하고 효율적인 Python 프로그램을 작성할 수 있습니다. 정기적으로 연습하고 Python 라이브러리와 프레임워크의 방대한 생태계를 탐험하여 프로그래밍 기술을 확장해보세요.
 
[![MoeNagy Dev](https://raw.githubusercontent.com/lynn-mikami/Images/main/moenagy-dev.png)](/)