Top 17 머신 러닝 정규화 The 9 Latest Answer

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보통 머신러닝 모델을 만들기 위해선 데이터를 전처리해준다. 이 과정에서 사용되는 것 중 하나가 정규화 또는 표준화이다. 왜 이것을 사용하는가 하면 데이터의 컬럼 별 단위 또는 범위를 통일시켜준다고 생각하면 편하다.

[핵심 머신러닝] 정규화모델 1(Regularization 개념, Ridge Regression)

정규화(Normalization)와 표준화(Standardization)를 하는 이유

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Most searched keywords: Whether you are looking for 정규화(Normalization)와 표준화(Standardization)를 하는 이유 Updating 머신러닝 모델링을 하기 전에 기계학습을 하는 이유가 무엇일까? 보통 머신러닝 모델을 만들기 위해선 데이터를 전처리해준다. 이 과정에서 사용되는 것 중 하나가 정규화 또는 표준화이다. 왜 이것을 사용하는가..
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정규화(Normalization)와 표준화(Standardization)를 하는 이유

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이동욱

20211106

데이터 정규화란? (머신러닝) | 개발자 이동욱

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머신 러닝 정규화

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Summary of article content: Articles about [ML]정규화(normalization)와 표준화(standardization)는 왜 하는걸까? 머신러닝을 하다보면 기본적으로 많은 양의 데이터를 처리하게 된다. 그리고 그 데이터안에 target과 관련있는 특성(feature)을 뽑아낸다. 예를 들어, … …
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**인공지능 모델을 훈련시키고 사용할 때,
일반적으로 입력은 0 ~ 1 사이의 값으로 정규화 시켜주는 것이 좋습니다.**
라는 말을 봤는데, 그 말에대한 설명이 없어 개인적으로 공부한 내용을 정리한다.

핵심만 먼저 말하자면, 정규화
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[ML]정규화(normalization)와 표준화(standardization)는 왜 하는걸까?

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Summary of article content: Articles about 정규화(normalization)와 표준화(standardization), 머신러닝 성능 향상을 위한 필수 단계 많은 양의 데이터를 가지고 머신(기계)를 학습시키는 것이 머신러닝, 한국어로는 기계학습이기 때문입니다. 보통 예측하고자 하는 것과 연관이 있을 만한 … …
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정규화 또는 표준화는 왜 필요한가

정규화와 표준화의 차이는 무엇인가

정규화와 표준화 중에 어떤 것이 더 나은가

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정규화(normalization)와 표준화(standardization), 머신러닝 성능 향상을 위한 필수 단계

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Summary of article content: Articles about [Machine learning] 데이터 표준화, 정규화, 피쳐스케일링 – 200729 [Machine learning] 데이터 표준화, 정규화, 피쳐스케일링 – 200729. 후이 (hui) 2020. 7. 29. 13:38. 320×100. 반응형. index. 1. 피쳐스케일링, 표준화, 정규화. …
Most searched keywords: Whether you are looking for [Machine learning] 데이터 표준화, 정규화, 피쳐스케일링 – 200729 [Machine learning] 데이터 표준화, 정규화, 피쳐스케일링 – 200729. 후이 (hui) 2020. 7. 29. 13:38. 320×100. 반응형. index. 1. 피쳐스케일링, 표준화, 정규화. index 1. 피쳐스케일링, 표준화, 정규화 2. 피쳐의 분포확인 방법. 3. 표준화 정규화 방법. 4. 코드 구현 성능 차이 1. 피쳐 스케일링 표준화 정규화 0) 피쳐 스케일링? 입력된 데이터에는 각각의 피쳐가 있을 텐..
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정규화(Normalization)와 표준화(Standardization)를 하는 이유

머신러닝 모델링을 하기 전에 기계학습을 하는 이유가 무엇일까?

보통 머신러닝 모델을 만들기 위해선 데이터를 전처리해준다.

이 과정에서 사용되는 것 중 하나가 정규화 또는 표준화이다.

왜 이것을 사용하는가 하면 데이터의 컬럼 별 단위 또는 범위를 통일시켜준다고 생각하면 편하다.

컬럼별로 뭐 시간, km, kg 등 다양한 단위를 가지는데 이러면 직접적인 비교가 불가능하다.

예를 들자. 넌 180cm인데 난 80kg이니깐 내가 더 몸이 좋아! 라고 한다면 상대방이 나를 이상한 사람 취급할 것이다.

또는 토익 300점(990점 만점)인데 넌 학교 영어점수가 100점(100점만점)이니 내가 더 영어를 잘하네.라고 한다면 똑같이 나를 이상한 취급을 할 것이다. 이처럼 다른 데이터로 비교한다는 것이 말이 안되므로 이를 극복하기 위해 정규화 또는 표준화를 해준다고 생각하면 편하다.

정규화(normalization)

정규화는 값의 범위를 0~1사이로 옮겨준다. 모든 데이터의 단위가 모두 0~1사이로 옮겨지게 해주는 것이다.

이러면 데이터의 컬럼들이 평등하게 0~1사이로 놓여지기 때문에 기계가 학습하기에 어느 컬럼에 중점을 두고 학습하기보단 평등하게 컬럼들을 보고 학습시킨다.

표준화(standardization)

표준화는 먼저 데이터가 정규분포를 따른다는 가정하에 실시된다.(정규분포는 종모양 분포임)

정규분포를 따른다는 가정하에 데이터를 평균은 0, 표준편차는 1이 되도록 만들어준다. 그렇기에 변한 값이 0~1사이로 바뀌지는 않는다. 하지만 평균은 0이니깐 0의 근처로 많이 잡힐 것이다.

그럼 머신러닝에서 정규화를 해야하나 표준화를 해야하나 고민이 생길텐데, 이건 2개를 비교해보고 결정해야한다.

어느 모델에선 정규화를 한 데이터가 값이 더 높을 수도 있고 표준화를 한 데이터가 값이 더 높을 수가 있기 때문에 둘 다 비교해 보는 것을 추천한다.

https://bskyvision.com/849

제가 쓴 이 글은 이 분의 글을 보고 복습한 포스트입니다. 더 자세한 설명은 이 분의 글을 보시길 바랍니다.

데이터 정규화란? (머신러닝)

정규화에서 많이 쓰이는 기법은 정규화와 표준화이다. 각 기법의 의미와 변환 방법은 다음과 같다.

그래서 학습 전에 미리 값이 적당한 범위를 유지하도록 모델에 입력할 데이터를 변환하기도 한다. 이러한 작업을 데이터 정규화라고 한다.

이 기법은 알고리즘에 따라서 다른데, 선형회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신 등의 알고리즘에서는 효과가 좋지만, 결정 트리 알고리즘에서는 효과가 없다.

머신러닝에 사용되는 데이터는 그 값이 너무 크거나 작지 않고 적당한 범위 (-1에서 ~ 1사이)에 있어야 모델의 정확도가 높아진다고 알려져있다.

반대로. 이미지 데이터처럼 최솟값과 최대값을 미리 알 수 있는 경우에는 정규화를 사용하는 경우가 많다.

두 가지 기법중에 정규화는 이상값의 영향을 쉽게 받는다. 따라서, 데이터에 이상값이 포함되었을 가능성이 높다면, 표준화를 적용하면 된다.

그 외 데이터 전처리에서 자주 쓰이는 기법으로 ‘이산화(discretization)‘이 있다.

이산화는 ‘연령’과 같은 숫자 값 데이터를 ‘10대’, ‘20대’와 같이 레이블로 분류하는 기법을 말한다.

그 이외에도 다양한 데이터 전처리 기법이 있다. 예를 들면 기업의 연간 매출처럼 기업의 규모에 따라서 값이 크게 달라지는 숫자 값은 그 로그값을 취해서 사용한다.

또 변환의 주기성이 알려진 숫자 함수라면 삼각함수가 유용하게 쓰이기도 한다. 경우에 따라서는 여러 개의 입력 데이터를 조합해 만든 새로운 입력 데이터를 이용하여 정확도가 뛰어난 모델을 만들기도 한다.

정규화(normalization)와 표준화(standardization), 머신러닝 성능 향상을 위한 필수 단계

오늘은 꽤 중요한 이야기를 하고자 합니다. 기본적이기 때문에 중요합니다. 이것을 간과하면 성능에 치명적인 영향을 끼치기 때문에 중요합니다. 바로 정규화(normalization)와 표준화(standardization)에 대한 이야기입니다. 정규화와 표준화는 모두 머신러닝 알고리즘을 훈련시키는데 있어서 사용되는 특성(feature)들이 모두 비슷한 영향력을 행사하도록 값을 변환해주는 기술입니다. 이것이 무슨 말인지는 좀 더 읽어보시면 이해가 되실 것입니다.

정규화 또는 표준화는 왜 필요한가?

머신러닝 알고리즘은 기본적으로 데이터를 가지고 무언가를 해내는 친구들입니다. 많은 양의 데이터를 가지고 머신(기계)를 학습시키는 것이 머신러닝, 한국어로는 기계학습이기 때문입니다. 보통 예측하고자 하는 것과 연관이 있을 만한 여러 개의 특성을 가지고 머신러닝 알고리즘을 훈련시킵니다. 예를 들어, 부동산의 가격을 예측하기 위해서 어떤 머신러닝 알고리즘을 훈련시킨다고 가정해보겠습니다.

그렇다면 부동산 가격과 연관이 있을 것과 같은 특성들을 도출(extract)합니다. 집의 평수, 아파트의 나이, 지하철 역과의 거리, 대형마트와의 거리 등이 관련이 있을 것 같습니다. (저는 부동산을 잘 몰라서, 이것들이 실제로 얼마나 집값과 연관이 있는지는 모르겠습니다. 아무튼 그것은 지금 전혀 중요하지 않습니다.) 실제로 존재하는 집의 평수는 10평부터 100평까지 다양할 것입니다. 또한 아파트의 나이는 1년에서 20년, 지하철 역과의 거리는 0.1km부터 1km, 대형마트와의 거리도 1km에서 20km까지 다양할 것입니다.

문제는 ‘평수’, ‘년’, ‘km’ 등 각 특성의 단위도 다르고, 값의 범위도 꽤 차이가 있다는 것입니다. 우선 단위가 다르면 직접적인 비교가 불가능합니다. 사람의 키와 사람의 몸무게를 직접적으로 비교할 수 없는 것처럼 말이죠.

그리고 단위가 같더라도 값의 범위가 크게 차이나는 상황에서도 제대로 비교하는 것이 힘듭니다. 100점 만점에서 90점을 맞는 것과 1000점 만점에서 90점을 맞는 것은 완전히 다른 경우인 것처럼 말이죠.

범위가 달라도 비교 불가

따라서 특성들의 단위를 무시할 수 있도록, 또한 특성들의 값의 범위를 비슷하게 만들어줄 필요가 있습니다. 그것이 바로 정규화 또는 표준화가 해주는 일입니다. 정규화와 표준화가 해주는 것을 특성 스케일링(feature scaling) 또는 데이터 스케일링(data scaling)이라고 부릅니다.

정규화와 표준화의 차이는 무엇인가?

그렇다면 정규화와 표준화의 차이는 무엇일까요? 정규화(normalization)는 다음과 같은 공식을 사용해서 특성 값의 범위를 [0, 1]로 옮깁니다.

$X’ = \frac{X – X_{min}}{X_{max} – X_{min}}$ …(정규화 공식)

이 공식을 사용하면 한 특성 내에 가장 큰 값은 1로, 가장 작은 값은 0으로 변환됩니다. 이 공식을 이용해서 각 특성들의 값을 변환해주면 모두 [0, 1]의 범위를 갖게 됩니다. 이제야 특성들이 평등한 위치에 놓여진 것입니다.

반면, 표준화(standardization)는 다음과 같은 공식으로 특성들의 값을 변환해줍니다.

$X’ = \frac{X – \mu}{\sigma}$ …(표준화 공식)

여기서 $\mu$는 한 특성의 평균값이고, $\sigma$는 표준편차입니다. 많이 익숙한 공식이죠? 그렇습니다. 고등학교 때 배운 정규분포의 표준화 공식입니다. 표준화는 어떤 특성의 값들이 정규분포, 즉 종모양의 분포를 따른다고 가정하고 값들을 0의 평균, 1의 표준편차를 갖도록 변환해주는 것입니다. 표준화를 해주면 정규화처럼 특성값의 범위가 0과 1의 범위로 균일하게 바뀌지는 않습니다. 아래 박스 플롯들을 보시면 정규화와 표준화를 통해 값의 범위가 어떻게 변하는지를 대략적으로 확인하실 수 있습니다.

출처: [1]
정규화와 표준화 중에 어떤 것이 더 나은가?

이 질문에는 쉽게 답하기가 어렵습니다. 케이스 바이 케이스(case by case)이기 때문입니다. 어떤 경우에는 정규화를 해줬을 때 더 좋은 성능을 낼 수 있고, 어떤 경우에는 표준화가 더 나을 수도 있습니다. 따라서 둘 다 해보고 어느 것이 더 나은지 비교해봐야 합니다. 그러나 분명하게 말씀드릴 수 있는 것은 정규화나 표준화를 한 것과 하지 않은 것의 차이는 엄청나게 크다는 것입니다. 따라서, 꼭 해줘야 합니다.

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참고자료
[1] https://www.analyticsvidhya.com/blog/2020/04/feature-scaling-machine-learning-normalization-standardization/, Analytics Vidhya, “Feature Scaling for Machine Learning: Understanding the Difference Between Normalization vs. Standardization”

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