[스터디] Normalization과 regularization

 

데이터 정제 기법으로 더 정확한 머신 러닝 모델 만들기

 

데이터 정제 과정에서 많이 사용되는 Normalization과 Regularization 기법에 대해 알아보자.

Normalization의 중요성

데이터셋에는 다양한 특성들이 존재하는데, 이들은 각기 다른 범위와 분포를 가질 수 있다. 예를 들어, 어떤 특성은 큰 값의 범위를 가지고 있을 수 있고 다른 특성은 작은 값의 범위를 가질 수 있다. 이런 상황에서 데이터를 그대로 사용하면 학습에 어려움을 겪을 수 있다. 하지만 Normalization을 통해 모든 특성들을 동일한 범위로 조정할 수 있습니다. 이는 모델이 모든 특성을 공평하게 고려하여 더 정확한 예측을 가능케 한다.

Regularization로 과적합 방지
머신 러닝 모델의 성능을 높이기 위해서는 과적합(overfitting)을 피하는 것이 중요하다. 과적합은 모델이 훈련 데이터에 지나치게 최적화되어 새로운 데이터에 일반화하지 못하는 문제를 초래할 수 있다. 이를 방지하기 위해 Regularization 기법을 활용한다. Regularization은 모델의 복잡성을 제어하여 단순한 형태를 유지하도록 돕는다. 이를 통해 모델이 불필요한 패턴에 과도하게 의존하지 않고 새로운 데이터에 대해 더 신뢰성 있는 예측을 수행할 수 있다.

<예시>
예를 들어, 다양한 지역에서 집 가격을 예측하는 머신 러닝 모델을 만든다고 가정해보자. 집 가격을 예측하기 위해 사용되는 특성들은 방의 갯수, 욕실의 수, 평방 피트 등 다양한 스케일과 분포를 가질 수 있다. 이때, Normalization을 통해 각 특성들을 일정한 범위로 조정하여 모든 특성들이 동등한 영향을 끼치도록 한다.

또한, 과적합을 피하기 위해 Regularization을 적용한다. 예컨대, 릿지(Ridge) 또는 라쏘(Lasso)와 같은 Regularization 기법을 사용하여 모델의 가중치를 제어한다. 이렇게 함으로써 모델은 적절한 복잡성을 유지하며 더 정확한 집 가격 예측을 할 수 있게 된다.

 

데이터 정제 기법으로서 Normalization과 Regularization은 머신 러닝 모델의 성능 향상에 중요한 역할을 한다. 데이터의 정규화를 통해 모든 특성들이 공정하게 고려되며, Regularization을 통해 과적합을 방지하여 보다 일반화된 예측이 가능해진다. 이러한 기법들을 효과적으로 활용하여 머신 러닝의 다양한 분야에서 높은 성능을 달성하는데 기여할 수 있다.