범주형 데이터 인코딩 방법의 모든것 – 데이터 과학자 필수 지식

데이터 과학과 머신러닝 분야에서, 데이터는 전처리 모든 분석과 예측 모델링의 가장 중요한 과정입니다. 특히 범주형 데이터는 다양한 분야에서 중요한 정보를 담고있는 경우가 많습니다. 범주형 데이터는 일반적으로 텍스트 형태로 저장되며, 기계 학습 모델이 이해할 수 있도록 숫자 형태로 변환하는 과정이 필수적입니다. 이 과정을 “인코딩(Encoding)”이라고 합니다.

데이터의 정보를 숫자로 표현하는 방법에 따라 머신러닝 모델의 성능이 크게 달라질 수 있기 때문에 범주형 데이터의 인코딩은 매우 중요한 과정입니다. 데이터와 모델에 적절한 인코딩 방법을 적용하는 것은, 머신러닝 모델이 데이터를 보다 효과적으로 해석할 수 있도록 도와주고, 정확한 예측을 하는데 결정적인 역할을 합니다.

1. 범주형 데이터 인코딩이란?

범주형 데이터란, 명확하게 구분되는 여러 범주 또는 그룹으로 분류될 수 있는 데이터 유형을 말합니다. 예를 들어, 성별(남성, 여성), 국가(한국, 미국, 일본), 상품 종류(의류, 전자제품, 식품) 등이 여기에 해당합니다. 이러한 데이터는 일반적으로 텍스트로 표현되며, 머신 러닝 알고리즘에 직접 적용하기 위해서는 수치적 형태로 변환하는 과정이 필요합니다.

인코딩의 목적은 이러한 텍스트 데이터를 머신 러닝 알고리즘이 이해할 수 있는 형태, 즉 숫자로 변환하는 것입니다. 이 과정을 통해 알고리즘은 범주형 데이터에서 패턴 및 정보를 학습하고 예측을 수행할 수 있게 됩니다.

하지만 특정한 인코딩 방법이 모든 상황에 적합한 것은 아닙니다. 각 인코딩 방식은 데이터의 종류와 모델의 특성에 따라 다르게 적용되어야 합니다. 예를 들어, 일부 인코딩 방법은 순서가 중요한 범주형 데이터에 적합할 수 있으며, 다른 방법은 순서가 무관한 데이터에 더 적합할 수 있습니다.

2. 주요 인코딩 방법

보편적으로 많이 쓰이는 인코딩 방법에는 라벨 인코딩, 원-핫 인코딩, 바이너리 인코딩 등이 있습니다.

1. 라벨 인코딩 (Label Encoding): 이 방법은 각 범주에 고유의 정수를 할당합니다. 예를 들어, ‘빨강’, ‘파랑’, ‘녹색’과 같은 색상 범주가 있다면, ‘빨강’은 1, ‘파랑’은 2, ‘녹색’은 3과 같이 숫자로 표현됩니다. 라벨 인코딩은 구현이 간단하지만, 숫자 간에 자연스러운 순서가 없는 범주형 데이터에는 부적합할 수 있습니다.
2. 원-핫 인코딩 (One-Hot Encoding): 이 방식은 각 범주를 하나의 열로 나타내며, 해당 범주에 속하는 경우 1, 그렇지 않은 경우 0으로 표시합니다. 이 방법은 범주 간의 순서를 고려하지 않아야 할 때 유용합니다. 하지만, 범주의 수가 많을 경우 데이터 차원이 크게 증가하는 단점이 있습니다.
3. 바이너리 인코딩 (Binary Encoding): 이는 원-핫 인코딩의 차원 문제를 해결하기 위한 방법으로, 범주를 바이너리 코드로 변환합니다. 이 방식은 범주의 수가 많을 때 더 효율적인 데이터 표현을 가능하게 합니다.

각 인코딩 방법은 장단점을 가지고 있으며, 특정 상황과 데이터 유형에 따라 적절한 방법을 적용하는 것이 중요합니다. 아래는 각 인코딩 방법에 대해

1) 라벨 인코딩 (Label Encoding)

라벨 인코딩은 범주형 데이터를 처리하는 가장 기본적인 방법 중 하나입니다. 이 방식에서는 각 범주에 고유의 정수 값을 할당합니다.

1. 라벨 인코딩의 정의 및 방법: 라벨 인코딩은 각각의 범주형 값에 대해 고유한 숫자를 부여합니다. 예를 들어, ‘사과’, ‘바나나’, ‘체리’라는 범주가 있다면, 이들은 각각 1, 2, 3과 같은 숫자로 대체될 수 있습니다. 이는 범주형 데이터를 기계 학습 모델이 이해할 수 있는 형태로 변환하는 간단하고 직관적인 방법입니다.
2. 라벨 인코딩의 장단점: 라벨 인코딩의 가장 큰 장점은 간결성과 구현의 용이성에 있습니다. 하지만, 이 방법은 몇 가지 한계점도 가지고 있습니다. 가장 큰 문제는 모델이 범주 간에 수치적 크기 또는 순서가 있다고 오해할 수 있다는 점입니다. 예를 들어, ‘사과’ = 1, ‘바나나’ = 2, ‘체리’ = 3으로 할당했을 때, 모델은 ‘체리’가 ‘사과’보다 3배 가치가 있다고 해석할 수 있습니다. 이러한 이유로 라벨 인코딩은 순서가 중요하지 않은 범주형 데이터에는 적합하지 않을 수 있습니다.

라벨 인코딩은 특히 순서가 중요한 데이터(예: 나쁨, 보통, 좋음)에 효과적이지만, 순서가 없는 데이터에는 부적합할 수 있습니다. 이후 섹션에서는 원-핫 인코딩과 같은 다른 인코딩 방법을 탐색하여 이러한 제약을 극복하는 방법을 살펴보겠습니다.

2) 원-핫 인코딩 (One-Hot Encoding)

원-핫 인코딩은 범주형 데이터를 인코딩하는 또 다른 효과적인 방법입니다. 이 방식은 범주 간의 순서가 없을 때 특히 유용합니다.

1. 원-핫 인코딩의 정의 및 방법: 원-핫 인코딩에서는 각 범주를 독립된 열로 변환하고, 해당 범주에 속할 경우 1, 속하지 않을 경우 0으로 표시합니다. 예를 들어, ‘빨강’, ‘파랑’, ‘녹색’의 세 가지 범주가 있다면, 각각을 세 개의 열로 나타내고, 각 행에서 해당하는 색상의 열만 1로 표시하며, 나머지는 0으로 표시합니다. 이 방식은 범주 간의 관계를 수치적 크기나 순서로 해석하지 않으므로, 라벨 인코딩의 한계를 극복합니다.
2. 원-핫 인코딩의 장단점: 원-핫 인코딩의 주요 장점은 범주 간에 임의의 순서나 중요도를 부여하지 않는다는 것입니다. 이는 모델이 범주형 데이터를 더 정확하게 해석하는 데 도움을 줍니다. 그러나 이 방법은 데이터 세트에 많은 범주가 있을 경우, 매우 많은 수의 열을 생성할 수 있으며, 이는 차원의 저주로 이어질 수 있습니다. 또한, 데이터가 희소해질 수 있어, 일부 모델에서는 성능이 저하될 수 있습니다.

원-핫 인코딩은 특히 범주 간의 관계가 순서나 중요도와 무관할 때 적합합니다. 다음 섹션에서는 바이너리 인코딩에 대해 알아보며, 데이터 차원의 증가와 같은 원-핫 인코딩의 단점을 어떻게 극복할 수 있는지 살펴보겠습니다.

3) 바이너리 인코딩 (Binary Encoding)

바이너리 인코딩은 원-핫 인코딩의 단점을 보완하는 인코딩 방법입니다. 이 방식은 특히 범주의 수가 많을 때 유용합니다.

1. 바이너리 인코딩의 정의 및 방법: 바이너리 인코딩은 범주를 이진 숫자로 변환하는 방식입니다. 이 방법은 먼저 각 범주를 숫자로 변환한 후, 이 숫자를 이진수로 표현합니다. 예를 들어, 1, 2, 3, 4라는 네 개의 범주가 있다면, 이들은 각각 01, 10, 11, 100과 같이 이진수로 표현됩니다. 이렇게 하면, 원-핫 인코딩에 비해 훨씬 적은 수의 열로 같은 정보를 표현할 수 있습니다.
2. 바이너리 인코딩의 장단점: 바이너리 인코딩의 주요 장점은 데이터 차원을 상대적으로 낮게 유지하면서도, 많은 수의 범주를 효과적으로 표현할 수 있다는 것입니다. 이는 특히 메모리 사용량을 줄이고 계산 효율성을 높이는 데 유용합니다. 반면, 이 방식은 범주 간의 관계를 일부 표현할 수 있지만, 라벨 인코딩처럼 잘못된 순서나 중요도를 부여할 수 있는 위험이 있습니다.

바이너리 인코딩은 대규모 범주를 가진 데이터 세트에 특히 적합하며, 차원의 저주를 피하면서도 충분한 정보를 유지할 수 있는 효과적인 방법입니다. 다음 섹션에서는 고급 인코딩 기법에 대해 논의하며, 더 복잡한 데이터 구조에 적합한 인코딩 방법을 살펴보겠습니다.

4) 그외 추가적인 인코딩 기법

분석하는 데이터의 구조가 비교적 복잡할때는 범주형 임베딩과 대상 인코딩 방법을 고려해볼 수 있습니다.

1. 범주형 임베딩 (Categorical Embedding): 범주형 임베딩은 특히 딥 러닝 모델에서 유용한 인코딩 방법입니다. 이 방식은 각 범주를 고차원 공간에서 저차원의 밀집 벡터로 표현합니다. 이러한 벡터는 모델 학습 과정에서 최적화되며, 복잡한 관계와 패턴을 포착할 수 있습니다. 예를 들어, 단어 임베딩과 유사한 방식으로 상품 범주를 임베딩하여, 서로 관련 있는 상품을 더 잘 이해하고 추천할 수 있습니다.
2. 대상 인코딩 (Target Encoding): 대상 인코딩은 특히 예측 모델링에 유용합니다. 이 방법은 각 범주를 타겟 변수(예를 들어, 판매량이나 클릭률)의 평균 값으로 대체합니다. 이는 범주 내에서 타겟 변수에 대한 중요한 통계적 정보를 제공하며, 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다. 하지만, 이 방법은 데이터 누수(overfitting)의 위험이 있으므로 주의 깊게 사용해야 합니다.

3. 적절한 인코딩 방법을 선택하는 방법

적절한 인코딩 방법을 선택하는 것은 데이터의 특성과 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다. 예를 들어, 트리 기반 모델에서는 라벨 인코딩이 효과적일 수 있으며, 선형 모델에서는 원-핫 인코딩이 더 좋은 결과를 가져올 수 있습니다. 그렇기 때문에 상황에 맞는 인코딩 방법을 선택하는것은 중요합니다. 다음은 인코딩 방법을 선택할 때 고려해야 할 중요한 사항들입니다.

1. 데이터 세트의 특성 (Characteristics of the Dataset): 데이터 세트에 있는 범주의 수, 범주 간의 관계, 데이터의 크기 및 특성은 인코딩 방법의 선택에 중요한 역할을 합니다. 예를 들어, 범주의 수가 많은 경우 바이너리 인코딩이나 고급 인코딩 기법이 유리할 수 있습니다.
2. 모델의 종류 (Type of Model): 사용하는 머신 러닝 모델의 유형도 인코딩 방법 선택에 영향을 줍니다. 일부 모델은 특정 인코딩 방법과 더 잘 호환되며, 이는 모델의 성능에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 트리 기반 모델은 라벨 인코딩과 잘 작동하지만, 선형 모델은 원-핫 인코딩이 더 적합할 수 있습니다.
3. 성능과 복잡성의 균형 (Balancing Performance and Complexity): 인코딩 방법은 모델의 복잡성과 성능 간의 균형을 맞추는 데 영향을 줍니다. 간단한 인코딩 방법은 모델의 복잡성을 줄일 수 있지만, 때로는 성능을 저하시킬 수 있습니다. 반면, 복잡한 인코딩 기법은 더 나은 성능을 제공할 수 있지만, 모델의 해석 가능성과 효율성을 저하시킬 수 있습니다.

인코딩 방법의 선택은 데이터의 특성, 모델의 요구사항, 그리고 목표하는 성능과 복잡성 간의 균형을 고려하여 신중하게 이루어져야 합니다.

4. 요약 및 마무리

지금까지 살펴본 내용과 같이, 데이터와 모델에 적절한 인코딩 방법을 선택하는것은 모델의 성능을 최적화 하기위한 중요한 과정입니다. 데이터 과학자와 머신러닝 엔지니어는 데이터에 적절한 인코딩 방법을 적용하여 데이터의 본질과 정보를 최대한 반영할 수 있어야 합니다. 앞으로도 데이터의 다양성과 복잡성이 늘어남에 따라, 보다 정교한 인코딩 알고리즘과 자동화된 인코딩 방법 등이 계속 개발될 것으로 전망 됩니다.