데이터 정규화와 표준화의 차이점은 무엇인가요?

데이터 정규화와 표준화는 모두 데이터 전처리 과정에서 중요한 역할을 하지만, 그 목적과 방법론은 명확히 구분됩니다. 단순히 “데이터의 범위를 조정한다” 또는 “데이터의 분포를 변환한다”는 추상적인 설명으로는 두 기법의 차이점을 완벽히 이해하기 어렵습니다. 본 글에서는 데이터 정규화와 표준화의 차이점을 구체적인 예시와 함께 자세히 논의하여, 각 기법의 적절한 활용 시점을 명확히 하고자 합니다.

1. 데이터 정규화 (Normalization)

데이터 정규화는 데이터의 값을 특정 범위(대개 0과 1 사이)로 변환하는 과정입니다. 이는 최솟값과 최댓값을 이용하여 선형적으로 변환하는 것이 일반적이며, Min-Max scaling이라고도 불립니다. 다른 방법으로는, 특정 값을 0으로, 다른 값을 1로 매핑하는 binary scaling도 있지만, Min-Max scaling이 가장 널리 사용됩니다.

예를 들어, 집값 데이터가 1억원부터 10억원까지 분포되어 있다고 가정해봅시다. Min-Max scaling을 적용하면 1억원은 0으로, 10억원은 1로 변환됩니다. 그 사이의 값들은 비례적으로 0과 1 사이의 값으로 변환됩니다. 즉, 2억원은 0.1, 5억원은 0.4, 8억원은 0.7로 변환되는 식입니다.

정규화의 주요 목적은 데이터의 스케일 차이를 해소하는 것입니다. 다양한 단위와 범위를 가진 변수들이 함께 사용될 때, 스케일이 큰 변수가 모델 학습에 지나치게 영향을 미치는 것을 방지합니다. 예를 들어, 집값(억 단위)과 방의 개수(1~5)를 함께 사용하는 모델에서, 집값이 방의 개수보다 훨씬 큰 영향력을 갖게 되는 것을 막기 위해 정규화가 필요합니다. 또한, 특정 알고리즘(예: k-Nearest Neighbors)은 거리 기반 계산을 사용하므로, 스케일 차이로 인해 특정 변수가 과도하게 가중치를 갖는 것을 방지하기 위해 정규화가 필수적입니다.

2. 데이터 표준화 (Standardization)

데이터 표준화는 데이터의 평균을 0으로, 표준편차를 1로 변환하는 과정입니다. 이는 Z-score 변환이라고도 불리며, 다음 공식을 사용합니다:

Z = (x – μ) / σ

여기서 x는 원래 데이터 값, μ는 데이터의 평균, σ는 데이터의 표준편차입니다.

위의 집값 예시를 다시 사용해보면, 표준화는 각 집값을 평균 집값과 표준편차를 이용하여 Z-score로 변환합니다. 결과적으로, 변환된 데이터는 평균이 0이고 표준편차가 1인 정규분포를 따르게 됩니다. 표준화의 장점은 데이터의 분포에 영향을 받지 않는다는 것입니다. Min-Max scaling은 이상치에 민감하지만, 표준화는 이상치의 영향을 상대적으로 줄일 수 있습니다.

표준화는 특히 정규분포를 가정하는 알고리즘 (예: 선형 회귀, SVM 등)에 효과적입니다. 또한, 여러 변수의 상관관계를 분석할 때, 서로 다른 스케일의 변수들을 동일한 기준으로 비교할 수 있도록 해줍니다.

3. 정규화와 표준화의 선택

정규화와 표준화 중 어떤 방법을 선택할지는 데이터의 특성과 사용하는 알고리즘에 따라 달라집니다. 데이터에 이상치가 많거나 정규분포를 가정하는 알고리즘을 사용하는 경우 표준화가 더 적합합니다. 반면, 데이터의 범위를 일정하게 맞추는 것이 중요하거나, 이상치의 영향을 최소화해야 할 필요가 적은 경우에는 정규화가 더 적합할 수 있습니다. 결론적으로, 데이터의 특성을 정확히 파악하고, 사용하는 머신러닝 알고리즘의 요구사항을 고려하여 적절한 방법을 선택하는 것이 중요합니다. 때로는, 특정 변수에는 정규화를, 다른 변수에는 표준화를 적용하는 등 유연한 접근 방식이 필요할 수도 있습니다.

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