특성 선택과 특성 추출: 차원 축소의 두 가지 접근법

특성 선택과 특성 추출: 차원 축소의 두 가지 접근법

머신러닝과 데이터 분석에서 고차원 데이터를 다룰 때 자주 마주치는 문제가 바로 '차원의 저주(Curse of Dimensionality)'입니다. 이 문제를 해결하기 위한 두 가지 주요 접근법으로 '특성 선택(Feature Selection)'과 '특성 추출(Feature Extraction)'이 있습니다. 이 두 기법은 모두 모델의 성능을 향상시키고 과적합을 줄이는 데 도움이 되지만, 개념과 방법론에서 중요한 차이가 있습니다. 오늘은 이 두 접근법의 개념, 방법론, 장단점 및 실제 활용 사례에 대해 자세히 알아보겠습니다.

 

특성 선택과 특성 추출의 개념적 차이

특성 선택(Feature Selection)

특성 선택은 원본 특성 집합에서 가장 유용하고 중요한 특성만을 선택하는 과정입니다. 이 접근법은 불필요한 특성을 제거하고 원래 데이터셋의 일부 특성만을 유지합니다. 핵심적인 사항은 선택된 특성들이 원본 데이터에 존재하는 실제 특성이라는 점입니다.

예를 들어, 주택 가격 예측 모델에서 위치, 크기, 방 개수, 건축 연도 등 수십 개의 특성 중에서 가장 중요한 영향을 미치는 '위치', '크기', '방 개수' 만을 선택하는 것이 특성 선택입니다.

특성 추출(Feature Extraction)

특성 추출은 원본 특성 집합을 변환하여 새로운 특성 집합을 생성하는 과정입니다. 이 접근법은 원본 특성들의 조합으로 새로운 특성을 만들어내며, 이 과정에서 차원 축소가 이루어집니다. 추출된 새로운 특성들은 원본 데이터의 특성과는 다른 형태를 갖지만, 원본 데이터의 중요한 정보를 압축하여 담고 있습니다.

예를 들어, PCA(주성분 분석)를 사용하여 수십 개의 특성을 가진 주택 데이터에서 몇 개의 '주성분'을 추출하는 것이 특성 추출입니다. 이 주성분들은 원래 특성들의 선형 조합으로, 원본 데이터의 분산을 최대한 보존합니다.

핵심 차이점 요약

1. 데이터 변환:
   • 특성 선택: 원본 특성의 부분집합을 그대로 사용
   • 특성 추출: 원본 특성을 변환하여 새로운 특성 집합 생성
2. 해석 가능성:
   • 특성 선택: 선택된 특성은 원본 특성이므로 해석이 용이함
   • 특성 추출: 추출된 특성은 원본 특성의 조합이므로 직관적 해석이 어려울 수 있음
3. 정보 보존:
   • 특성 선택: 선택되지 않은 특성의 정보는 완전히 손실됨
   • 특성 추출: 모든 원본 특성의 정보가 압축된 형태로 유지됨
4. 목적:
   • 특성 선택: 주로 모델 단순화, 과적합 감소, 해석 가능성 향상
   • 특성 추출: 주로 차원 축소, 다중공선성 제거, 데이터 시각화

주요 특성 선택 방법

특성 선택 방법은 크게 세 가지 범주로 나눌 수 있습니다:

1. 필터 방법(Filter Methods)

필터 방법은 특성과 타겟 변수 간의 통계적 관계를 기반으로 특성을 선택합니다. 이 방법은 모델과 독립적으로 작동하며, 계산이 빠르고 간단합니다.

주요 필터 방법:

• 상관계수(Correlation Coefficient): 특성과 타겟 변수 간의 상관관계를 측정하여 상관관계가 높은 특성을 선택합니다.
• 카이제곱 검정(Chi-Square Test): 범주형 특성과 범주형 타겟 변수 간의 독립성을 검정하여 의존성이 높은 특성을 선택합니다.
• 분산 임계값(Variance Threshold): 분산이 특정 임계값 이하인 특성을 제거합니다. 분산이 낮은 특성은 정보 제공 가치가 적다고 간주됩니다.
• 상호 정보량(Mutual Information): 특성과 타겟 변수 간의 상호 정보량을 계산하여 정보 제공이 많은 특성을 선택합니다.

2. 래퍼 방법(Wrapper Methods)

래퍼 방법은 특정 머신러닝 알고리즘의 성능을 기준으로 특성 부분집합을 평가합니다. 이 방법은 계산 비용이 높지만, 특정 모델에 최적화된 특성 집합을 찾을 수 있습니다.

주요 래퍼 방법:

• 전진 선택법(Forward Selection): 빈 특성 집합에서 시작하여 각 단계마다 모델 성능을 가장 향상시키는 특성을 하나씩 추가합니다.
• 후진 제거법(Backward Elimination): 전체 특성 집합에서 시작하여 각 단계마다 모델 성능에 가장 영향이 적은 특성을 하나씩 제거합니다.
• 단계적 선택법(Stepwise Selection): 전진 선택과 후진 제거를 번갈아 수행하면서 최적의 특성 집합을 찾습니다.
• 재귀적 특성 제거(Recursive Feature Elimination, RFE): 모델을 훈련시켜 특성 중요도를 평가하고, 중요도가 낮은 특성을 반복적으로 제거합니다.

3. 임베디드 방법(Embedded Methods)

임베디드 방법은 특성 선택이 모델 훈련 과정에 통합되어 있습니다. 이 방법은 래퍼 방법보다 계산 효율성이 높으면서도 모델 성능을 고려합니다.

주요 임베디드 방법:

• L1 정규화(Lasso Regression): 모델 가중치에 L1 패널티를 적용하여 덜 중요한 특성의 가중치를 0으로 만듭니다.
• 결정 트리 기반 특성 중요도: 랜덤 포레스트나 그래디언트 부스팅과 같은 트리 기반 모델에서 특성 중요도 점수를 사용합니다.
• Elastic Net: L1과 L2 정규화를 결합하여 특성 선택과 가중치 축소를 동시에 수행합니다.

주요 특성 추출 방법

특성 추출 방법은 선형 및 비선형 변환을 통해 데이터의 차원을 축소합니다:

1. 선형 특성 추출 방법

선형 특성 추출 방법은 원본 특성의 선형 조합을 통해 새로운 특성을 생성합니다:

• 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA): 데이터의 분산을 최대화하는 방향(주성분)을 찾아 데이터를 투영합니다. 각 주성분은 원본 특성의 선형 조합입니다.
• 선형 판별 분석(Linear Discriminant Analysis, LDA): 클래스 간 분산을 최대화하고 클래스 내 분산을 최소화하는 방향으로 데이터를 투영합니다. 분류 문제에 특화되어 있습니다.
• 독립 성분 분석(Independent Component Analysis, ICA): 통계적으로 독립적인 성분을 찾아 데이터를 분해합니다. 신호 처리와 블라인드 소스 분리에 유용합니다.
• 비음수 행렬 분해(Non-negative Matrix Factorization, NMF): 음수가 아닌 두 행렬의 곱으로 데이터 행렬을 근사합니다. 부분적 특성 표현에 유용합니다.

2. 비선형 특성 추출 방법

비선형 특성 추출 방법은 데이터의 비선형 관계를 포착할 수 있습니다:

• 커널 PCA(Kernel PCA): 커널 트릭을 사용하여 비선형 관계를 포착하는 PCA의 확장입니다.
• t-SNE(t-distributed Stochastic Neighbor Embedding): 고차원 데이터의 유사도를 보존하면서 저차원으로 임베딩합니다. 데이터 시각화에 특히 유용합니다.
• UMAP(Uniform Manifold Approximation and Projection): t-SNE와 유사하지만 더 빠르고 전역 구조를 더 잘 보존합니다.
• 오토인코더(Autoencoder): 신경망을 사용하여 데이터를 인코딩하고 디코딩하는 과정에서 압축된 표현을 학습합니다.
• LLE(Locally Linear Embedding): 데이터의 국소적 선형 관계를 보존하면서 비선형 매니폴드를 저차원으로 매핑합니다.

특성 선택과 특성 추출의 장단점 비교

특성 선택의 장점

• 해석 가능성: 선택된 특성은 원본 특성이므로 모델의 예측을 해석하기 쉽습니다.
• 계산 효율성: 특성 수가 줄어들어 모델 훈련 및 추론 속도가 향상됩니다.
• 과적합 감소: 불필요한 특성을 제거함으로써 모델의 일반화 성능이 향상될 수 있습니다.
• 특성 이해: 중요한 특성을 식별하여 도메인 지식을 향상시킬 수 있습니다.

특성 선택의 단점

• 정보 손실: 선택되지 않은 특성의 정보는 완전히 손실됩니다.
• 상호작용 무시: 개별적으로는 중요하지 않지만 함께 사용될 때 중요한 특성 조합을 놓칠 수 있습니다.
• 이진 결정: 특성을 선택하거나 제거하는 이진 결정은 때로 너무 극단적일 수 있습니다.

특성 추출의 장점

• 정보 보존: 모든 원본 특성의 정보가 압축된 형태로 유지됩니다.
• 다중공선성 제거: 서로 상관관계가 높은 특성들이 하나의 새로운 특성으로 통합됩니다.
• 노이즈 감소: 주요 패턴은 유지하면서 노이즈를 제거할 수 있습니다.
• 비선형 관계 포착: 비선형 특성 추출 방법은 복잡한 데이터 구조를 포착할 수 있습니다.

특성 추출의 단점

• 해석 어려움: 추출된 특성은 직관적으로 이해하기 어려울 수 있습니다.
• 계산 복잡성: 일부 방법(특히 비선형 방법)은 계산 비용이 높을 수 있습니다.
• 매개변수 조정: 많은 특성 추출 방법이 여러 매개변수의 조정을 필요로 합니다.
• 변환 필요: 새로운 데이터에 동일한 변환을 적용해야 합니다.

실제 활용 사례

특성 선택 활용 사례

1. 의료 진단 모델
   • 환자의 수백 가지 생체 지표 중 질병과 가장 관련이 있는 소수의 지표만 선택
   • 의사가 결과를 해석하고 이해하기 쉬워짐
   • 불필요한 검사를 줄여 비용과 시간 절약
2. 텍스트 분류
   • 문서 분류에서 수천 개의 단어(특성) 중 가장 정보량이 많은 단어만 선택
   • 모델 크기와 훈련 시간 감소
   • 중요 키워드 파악 가능
3. 고객 이탈 예측
   • 고객 데이터에서 이탈을 가장 잘 예측하는 행동 패턴과 특성 식별
   • 기업이 주요 이탈 요인을 이해하고 대응 전략 수립 가능

특성 추출 활용 사례

1. 얼굴 인식
   • 고차원 픽셀 데이터에서 '고유얼굴(eigenfaces)'을 추출(PCA 사용)
   • 데이터 크기 축소와 계산 효율성 향상
   • 노이즈와 조명 변화에 강건한 특성 추출
2. 추천 시스템
   • 사용자-아이템 상호작용 데이터에서 잠재 요인 추출(행렬 분해 사용)
   • 희소 데이터의 저차원 표현을 학습하여 추천 품질 향상
   • 새로운 사용자와 아이템에 대한 일반화 가능
3. 유전자 발현 데이터 분석
   • 수천 개의 유전자에 대한 발현 데이터에서 주요 패턴 추출
   • 생물학적 과정의 주요 변동 요인 파악
   • 질병 상태의 클러스터링 및 분류 용이
4. 자연어 처리
   • 단어나 문서를 저차원 벡터 공간으로 임베딩(Word2Vec, GloVe 등)
   • 의미적 유사성을 포착하는 특성 추출
   • 다양한 NLP 작업의 성능 향상

선택 가이드라인: 언제 어떤 방법을 사용해야 할까?

특성 선택이 적합한 경우

• 해석 가능성이 중요할 때: 모델의 예측을 설명해야 하는 의료, 금융, 법률 분야
• 계산 자원이 제한적일 때: 임베디드 시스템이나 실시간 애플리케이션
• 도메인 지식이 풍부할 때: 전문가가 중요한 특성을 식별하는 데 도움을 줄 수 있는 경우
• 특성 수가 샘플 수보다 훨씬 많을 때: 고차원 데이터에서의 과적합 방지

특성 추출이 적합한 경우

• 데이터의 압축이 필요할 때: 대용량 데이터의 저장 및 처리 효율성 향상
• 특성 간 상관관계가 높을 때: 다중공선성 문제 해결
• 시각화가 목적일 때: 고차원 데이터를 2D/3D로 축소하여 패턴 탐색
• 노이즈가 많은 데이터: 주요 신호는 유지하면서 노이즈 감소
• 비선형 관계 포착이 중요할 때: 복잡한 데이터 구조 이해

두 방법을 결합하는 하이브리드 접근법

실제로는 두 방법을 순차적으로 또는 병렬로 결합하여 사용하는 경우가 많습니다:

1. 순차적 접근법: 먼저 특성 선택으로 명백히 불필요한 특성을 제거한 후, 특성 추출로 차원을 더 축소
2. 병렬 접근법: 서로 다른 특성 집합에 특성 선택과 특성 추출을 적용한 후 결과를 결합
3. 앙상블 접근법: 다양한 특성 선택 및 추출 방법의 결과를 앙상블 모델의 입력으로 사용

최신 트렌드와 발전

특성 엔지니어링 분야의 최신 트렌드는 다음과 같습니다:

1. 자동화된 특성 엔지니어링
   • AutoML 프레임워크가 특성 선택과 추출을 자동화
   • 도메인 지식을 코드화하여 특성 생성 자동화(Featuretools 등)
2. 딥러닝 기반 특성 학습
   • 심층 신경망을 통한 자동 특성 추출
   • 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN) 등을 통한 특화된 특성 학습
3. 그래프 기반 특성 추출
   • 관계형 데이터에서 그래프 구조를 활용한 특성 추출
   • 그래프 임베딩, 그래프 신경망 등의 기법 활용
4. 멀티모달 특성 융합
   • 텍스트, 이미지, 음성 등 다양한 데이터 유형의 특성을 결합
   • 크로스모달 임베딩을 통한 통합적 특성 표현

결론: 상호보완적인 두 접근법

특성 선택과 특성 추출은 고차원 데이터 문제를 해결하기 위한 상호보완적인 접근법입니다. 특성 선택은 원본 특성의 부분집합을 유지하여 해석 가능성을 높이고, 특성 추출은 원본 특성의 정보를 압축하여 새로운 특성을 생성합니다.

모델의 성능, 해석 가능성, 계산 효율성, 데이터 특성 등 다양한 요소를 고려하여 적절한 방법을 선택하거나 두 방법을 결합하는 것이 중요합니다. 두 접근법 모두 차원의 저주를 완화하고, 모델의 성능을 향상시키며, 과적합을 줄이는 데 기여합니다.

데이터 과학의 여정에서 이 두 가지 강력한 도구를 이해하고 효과적으로 활용함으로써, 복잡한 고차원 데이터에서도 의미 있는 패턴과 통찰력을 발견할 수 있습니다.