정규화

자세한 설명

정규화에는 일반적으로 0~1 또는 -1과 같은 특정 범위 내에서 수치형 특징의 값을 공통 척도로 변환하는 작업이 포함됩니다.이는 k-최근접이웃 (KNN) 이나 서포트 벡터 머신 (SVM) 과 같이 데이터 포인트 간의 거리나 유사성을 계산하는 알고리즘에서 특히 중요합니다. 여기서 범위가 더 큰 특징은 모델의 예측에 불균형적으로 영향을 줄 수 있습니다.

다음과 같은 몇 가지 일반적인 정규화 방법이 있습니다.

최소-최대 스케일링은 특징 값을 특정 범위 (일반적으로 0에서 1 사이) 로 재조정하는 데 널리 사용되는 기법입니다.이 방법에는 특징의 최소값을 빼고 범위 (최대값과 최소값의 차이) 로 나누는 작업이 포함됩니다.최소-최대 스케일링은 간단하고 효과적입니다. 특히 데이터가 제한되어 있고 이상값을 포함하지 않는 경우에 효과적입니다.

Z-점수 정규화 (표준화라고도 함) 는 특징의 평균이 0이고 표준편차가 1이 되도록 변환합니다.이 기법은 데이터가 가우스 분포를 따를 때 특히 유용합니다. 데이터의 중심을 평균으로 두고 데이터의 변동성에 따라 데이터를 스케일링하기 때문입니다.

또 다른 방법은 십진 스케일링으로, 일반적으로 데이터셋의 최대 절대값을 기준으로 값의 소수점을 이동하여 데이터를 정규화합니다.이 방법은 데이터에 다양한 척도의 값이 포함된 경우에 유용합니다.

정규화는 연령, 소득 또는 거리와 같은 다양한 척도로 측정된 특성을 처리할 때 특히 중요합니다.정규화를 사용하지 않으면 수치 범위가 더 큰 특징이 학습 과정을 지배하게 되어 모든 입력 변수에서 제대로 작동하지 않는 편향된 모델이 생성될 수 있습니다.

모델 성능을 개선하기 위해 정규화는 신경망 훈련에 사용되는 알고리즘과 같은 기울기 기반 최적화 알고리즘의 수렴 속도를 높일 수도 있습니다.정규화는 모든 특징이 오차 기울기에 똑같이 기여하도록 함으로써 모델이 최적의 솔루션에 더 효율적으로 도달하도록 도와줍니다.

기업에서 정규화가 중요한 이유는 무엇일까요?

정규화는 일관되고 균형이 잘 잡힌 데이터를 기반으로 기계 학습 모델을 학습시켜 더 정확하고 신뢰할 수 있는 예측으로 이어지기 때문에 기업에 중요합니다.기업은 데이터를 정규화함으로써 범위가 더 넓은 특징에 의해 모델이 왜곡되는 것을 방지할 수 있으므로 학습 과정에서 모든 관련 변수를 동등하게 고려할 수 있습니다.

예를 들어, 재무 모델링에서는 소득, 연령, 거래 금액과 같은 특징의 척도가 크게 다를 수 있습니다.정규화를 사용하지 않으면 모형이 고부가가치 특징에 과도하게 초점을 맞출 수 있어 값이 작은 특징의 중요한 패턴을 간과할 수 있습니다.정규화를 통해 데이터의 모든 측면에 적절한 가중치를 부여하여 재무 예측 및 위험 평가를 더 정확하게 수행할 수 있습니다.

마케팅에서 정규화는 구매 빈도, 고객 평생 가치, 참여율과 같은 변수가 분석에 동등하게 기여하도록 하여 고객 세분화 모델의 성과를 개선하는 데 도움이 됩니다.그 결과 고객 행동과 선호도를 더 잘 반영하는 더 의미 있는 세그먼트가 생성됩니다.

표준화는 다양한 출처 (예: 실험 결과, 환자 인구 통계, 병력) 의 데이터가 규모에 따라 크게 다를 수 있는 의료와 같은 산업에서도 필수적입니다.의료 제공자는 이 데이터를 정규화함으로써 질병 진단 또는 치료 계획에 사용되는 예측 모델과 같은 예측 모델의 정확성과 신뢰성을 보장할 수 있습니다.

이와 함께 정규화는 머신 러닝 모델의 학습 속도를 높여 비즈니스 프로세스의 효율성을 향상시킬 수 있습니다.융합이 빨라지면 기업은 모델을 더 빠르게 배포하여 시장 변화 또는 운영 요구 사항에 적시에 대응할 수 있습니다.

마지막으로, 정규화의 의미는 일관성을 보장하고 머신 러닝 모델의 성능을 개선하기 위해 입력 기능의 규모를 조정하는 프로세스를 의미합니다.기업의 경우, 표준화는 의사 결정 정보를 제공하고, 프로세스를 최적화하고, 전반적인 효율성을 개선할 수 있는 정확하고 신뢰할 수 있는 모델을 구축하는 데 매우 중요합니다.