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TL;DR
결측치는 초기 추정 후 반복적으로 정제하며, 근접성 행렬을 통해 데이터 간 거리를 계산하여 클러스터링과 시각화가 가능하다.
배경
랜덤 포레스트 모델에서 발생할 수 있는 결측치 문제와 샘플 간 유사도를 측정하는 방법을 다룬다.
대상 독자
머신러닝 모델의 데이터 전처리 및 분석 기법을 학습하고자 하는 데이터 과학자 및 학생
의미 / 영향
랜덤 포레스트의 결측치 처리와 클러스터링 기법을 이해하면 복잡한 전처리 없이도 다양한 데이터 소스를 효과적으로 활용할 수 있다. 이는 데이터 분석 파이프라인의 유연성을 높이고 모델의 신뢰성을 확보하는 데 기여한다.
챕터별 상세
00:00
결측치 처리 개요
랜덤 포레스트는 학습 데이터 자체의 결측치와 예측 대상인 새로운 샘플의 결측치를 처리하는 두 가지 방법을 제공한다. 학습 데이터의 결측치는 초기 추정 후 반복적인 정제 과정을 거쳐 값을 업데이트한다. 새로운 샘플의 결측치는 가능한 모든 경우의 수를 생성하여 모델에 통과시킨 뒤 가장 많이 올바르게 분류된 결과를 선택한다. 이 과정은 데이터의 완전성을 확보하고 예측 정확도를 높이는 데 필수적이다.
00:22
학습 데이터 결측치 초기 추정
학습 데이터의 결측치를 처리하기 위해 범주형 변수는 최빈값을, 수치형 변수는 중앙값을 사용하여 초기값을 추정한다. 이 초기값은 데이터의 통계적 특성을 반영하여 임의로 설정된다. 이후 반복 과정을 통해 이 초기값은 점진적으로 정제된다. 초기 추정은 결측치를 채우기 위한 출발점으로서 모델 학습의 기초가 된다.
02:16
근접성 행렬(Proximity Matrix) 생성
모든 학습 데이터를 랜덤 포레스트의 각 트리에 통과시켜 동일한 리프 노드에 도달하는 샘플 쌍을 기록한다. 근접성 행렬은 샘플 간 유사도를 측정하는 지표로, 동일한 리프 노드에 도달할 때마다 값을 증가시킨다. 최종적으로 모든 트리를 통과한 후 총 트리 수로 나누어 정규화한다. 이 행렬은 샘플 간의 관계를 파악하는 핵심 데이터 구조이다.
04:54
결측치 반복 정제
근접성 행렬을 활용하여 유사한 샘플들의 값을 가중 평균하거나 최빈값을 선택하여 결측치를 업데이트한다. 수치형 데이터는 근접성을 가중치로 사용하여 가중 평균을 계산하고, 범주형 데이터는 근접성이 높은 샘플들의 최빈값을 선택한다. 이 과정을 값이 수렴할 때까지 6~7회 반복한다. 반복 정제를 통해 초기 추정값보다 더 정확한 결측치 추정이 가능하다.
07:06
근접성 행렬을 이용한 클러스터링
근접성 행렬의 각 값을 1에서 빼면 샘플 간의 거리를 나타내는 거리 행렬이 생성된다. 이 거리 행렬을 사용하여 히트맵을 그리거나 MDS(Multidimensional Scaling) 플롯으로 시각화할 수 있다. 이를 통해 데이터의 분포와 샘플 간의 관계를 직관적으로 파악할 수 있다. 데이터의 형태가 순위, 범주, 수치 등 어떤 것이든 상관없이 클러스터링이 가능하다.
08:55
새로운 샘플의 결측치 처리
결측치가 있는 새로운 샘플의 경우, 결측 변수에 가능한 모든 값을 대입하여 여러 개의 복사본을 생성한다. 각 복사본을 랜덤 포레스트에 통과시켜 예측 결과를 얻는다. 가장 많이 올바르게 분류된 결과를 최종 예측값으로 선택한다. 이 방법은 새로운 데이터에 대한 예측 신뢰도를 높이는 데 효과적이다.
용어 해설
- Random Forest
- — 의사결정 나무를 여러 개 결합하여 예측 성능을 높이는 앙상블 학습 알고리즘이다. 분류와 회귀 문제 모두에 사용되며, 과적합을 방지하고 높은 정확도를 제공한다.
- Proximity Matrix
- — 랜덤 포레스트에서 샘플들이 동일한 리프 노드에 도달하는 빈도를 기록한 행렬이다. 샘플 간의 유사도를 측정하는 지표로 사용되며, 클러스터링과 데이터 시각화에 활용된다.
- MDS
- — 고차원 데이터의 샘플 간 거리를 저차원 공간에 유지하며 시각화하는 기법이다. 데이터 간의 유사성을 2차원 평면에 표현하여 클러스터링 결과를 직관적으로 보여준다.
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 06. 09.수집 2026. 06. 09.출처 타입 YOUTUBE
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