본 강좌에서는 딥러닝 모델을 구축하는 데 있어 중요한 전처리 과정인 레이블 인코딩에 대해 자세히 설명하겠습니다.
레이블 인코딩은 주로 분류 문제에서 사용되는 기법으로, 범주형 데이터를 숫자로 변환하는 과정입니다.
이 과정은 머신러닝 알고리즘이 입력 데이터를 이해할 수 있도록 도와줍니다.
레이블 인코딩의 필요성
대부분의 머신러닝 모델은 숫자 데이터를 입력으로 받습니다. 그러나 우리의 데이터는 종종 텍스트 형태의 범주형 데이터로 제공됩니다. 예를 들어, 고양이와 개라는 두 가지 레이블이 있을 때,
이를 직접적으로 모델에 입력할 수는 없습니다. 따라서 레이블 인코딩을 통해 고양이는 0, 개는 1이라는 숫자 값으로 변환해야 합니다.
허깅페이스 트랜스포머 라이브러리 소개
허깅페이스(Hugging Face)는 자연어 처리(NLP) 모델 및 데이터셋을 손쉽게 활용할 수 있는 라이브러리입니다.
그중 트랜스포머(Transformers) 라이브러리는 다양한 사전 학습(pre-trained)된 모델을 제공하여, 개발자가 손쉽게 NLP 모델을 구축하고 fine-tuning 할 수 있도록 합니다.
레이블 인코딩을 위한 파이썬 코드 예제
본 예제에서는 sklearn 라이브러리의 LabelEncoder 클래스를 활용하여 레이블 인코딩을 수행하겠습니다.
python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 예제 데이터 생성
data = {'동물': ['고양이', '개', '개', '고양이', '토끼']}
df = pd.DataFrame(data)
print("원본 데이터:")
print(df)
# 레이블 인코더 초기화
label_encoder = LabelEncoder()
# 레이블 인코딩 수행
df['동물_인코딩'] = label_encoder.fit_transform(df['동물'])
print("\n레이블 인코딩 후 데이터:")
print(df)
코드 설명
1. 먼저, pandas 라이브러리를 활용하여 간단한 데이터프레임을 생성합니다.
2. 이후 LabelEncoder 클래스를 초기화하고, fit_transform 메서드를 사용하여
동물 열의 범주형 데이터를 숫자로 변환합니다.
3. 마지막으로 인코딩된 데이터를 새로운 열로 추가하여 출력합니다.
훈련 데이터와 테스트 데이터에서 레이블 인코딩
머신러닝 모델을 구축할 때 훈련 데이터와 테스트 데이터 모두에 대해 레이블 인코딩을 수행해야 합니다.
이때 중요한 점은 훈련 데이터에 대해 fit 메서드를 호출하고, 이후 테스트 데이터에 대해서는 transform 메서드를 호출하여
같은 방식의 인코딩을 적용해야 함을 잘 기억해야 합니다.
python
# 훈련 데이터와 테스트 데이터 생성
train_data = {'동물': ['고양이', '개', '개', '고양이']}
test_data = {'동물': ['고양이', '토끼']}
train_df = pd.DataFrame(train_data)
test_df = pd.DataFrame(test_data)
# 훈련 데이터에 대해 fit
label_encoder = LabelEncoder()
label_encoder.fit(train_df['동물'])
# 훈련 데이터 인코딩
train_df['동물_인코딩'] = label_encoder.transform(train_df['동물'])
# 테스트 데이터 인코딩
test_df['동물_인코딩'] = label_encoder.transform(test_df['동물'])
print("훈련 데이터 인코딩 결과:")
print(train_df)
print("\n테스트 데이터 인코딩 결과:")
print(test_df)
이해를 돕기 위한 설명
위의 코드는 훈련 데이터와 테스트 데이터를 각각 별도의 데이터프레임으로 생성하고, 훈련 데이터에서 LabelEncoder를
적합(fit)시킵니다. 이 후, 학습된 인코더를 통해 훈련 데이터와 테스트 데이터 모두에 일관되게 레이블 인코딩을 수행하였습니다.
한계점 및 주의사항
레이블 인코딩은 단순하면서도 유용하지만, 일부 경우에는 데이터의 본질적인 순서가 손실될 수 있습니다. 예를 들어, 작다, 보통, 크다라는 표현이 있을 때
레이블 인코딩을 통해 0, 1, 2로 변환한다고 해서 크고 작은 관계가 보장되지 않을 수 있다는 점입니다. 이런 경우에는 One-Hot Encoding을 고려해야 합니다.
결론
이번 강좌에서는 허깅페이스 트랜스포머 라이브러리를 사용하지 않고도 레이블 인코딩의 중요성과 그 방법에 대해 학습하였습니다.
이와 같은 데이터 전처리 과정은 딥러닝 및 머신러닝 모델의 성능에 큰 영향을 미치므로, 충분히 이해하고 적용할 필요가 있습니다.
추가 자료
더 많은 정보는 허깅페이스의 공식 문서를 참고하시기 바랍니다: Hugging Face Documentation.