‘결측치 처리’란?

‘결측치 처리’란?

 

데이터 전처리 과정에서 결측치 처리는 매우 중요한 단계 중 하나이다. 데이터 분석 및 머신러닝에서 사용되는 데이터는 대부분 실제 현장에서 수집된 것으로, 그 과정에서 값이 누락되는 경우가 자주 발생한다. 이러한 누락된 값, 즉 결측치(missing value)는 분석의 정확성을 저하시킬 수 있고, 모델의 성능을 떨어뜨릴 수 있기 때문에 효과적으로 처리하는 것이 중요하다.

 

결측치는 다양한 이유로 발생할 수 있다. 설문조사에서는 응답자가 일부 질문에 답하지 않거나, 센서 장비의 오작동으로 데이터가 제대로 수집되지 않는 경우 등이 있을 수 있다. 결측치는 크게 세 가지 유형으로 분류할 수 있다: 무작위 결측(MCAR, Missing Completely at Random), 조건부 무작위 결측(MAR, Missing at Random), 비무작위 결측(MNAR, Missing Not at Random)이다. 이 세 가지 유형은 각각 결측치가 발생하는 원인과 그 특성이 다르며, 결측치 처리 전략을 선택하는 데 중요한 역할을 한다.

 

결측치를 처리하는 가장 기본적인 방법은 결측된 데이터를 제거하는 것이다. 이는 결측치가 많은 데이터를 분석에 포함시키기보다 해당 데이터를 제거함으로써 분석의 왜곡을 줄이는 방식이다. 그러나 이 방법은 결측치가 너무 많을 경우 데이터의 양이 크게 줄어들어, 분석에 필요한 정보가 부족해지는 단점이 있다. 따라서 신중하게 적용해야 한다.

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다른 방법으로는 결측치를 대체(imputation)하는 방식이 있다. 평균, 중앙값, 최빈값 등으로 결측치를 대체하는 방식은 매우 간단하며, 전체 데이터의 통계적 특성을 유지하는 데 도움이 된다. 예를 들어, 특정 변수의 평균값을 결측치에 대체함으로써 해당 변수의 데이터 분포를 크게 왜곡하지 않도록 할 수 있다. 그러나 이 방법은 모든 상황에서 이상적인 해결책이 아니다. 예를 들어, 데이터에 강한 비대칭성이 있거나 이상치가 많은 경우 평균값 대체는 잘못된 결과를 초래할 수 있다.

 

더 정교한 대체 방법으로는 K-최근접 이웃(KNN) 대체나 회귀분석을 통한 예측값 대체가 있다. KNN 대체는 결측값을 해당 데이터의 주변 데이터 포인트와 비슷한 값으로 채우는 방식이다. 이는 데이터의 패턴을 더 잘 반영할 수 있다는 장점이 있지만, 계산 비용이 많이 들 수 있다. 또한 회귀분석을 사용해 결측값을 예측하는 방식도 많이 사용되며, 이는 해당 변수와 상관관계가 높은 다른 변수들을 활용해 결측값을 추정하는 방식이다.

 

결측치 처리는 데이터의 품질을 높이는 데 필수적이며, 올바른 방법을 선택함으로써 데이터 분석의 정확성과 신뢰성을 높일 수 있다. 데이터의 결측 정도, 결측치 발생 원인, 분석 목적 등을 종합적으로 고려해 적절한 결측치 처리 방법을 선택하는 것이 중요하다. 이를 통해 데이터의 일관성을 유지하고, 더 나은 예측 모델을 구축할 수 있게 된다.