[머신러닝] 이상치 탐지 :: 마인드스케일

이상치 탐지의 개념과 중요성

이상치 탐지는 데이터 과학과 머신러닝 분야에서 매력적이면서도 중요한 과제 중 하나입니다. 이상치(Outlier)는 일반적인 데이터 분포에서 벗어나는, 다시 말해 다른 대부분의 데이터와 현저히 다른 값을 가지는 데이터 포인트를 말합니다. 이상치는 때로는 측정 오류, 데이터 입력 실수, 또는 실제로 중요한 변이(예: 부정 행위, 고장 등)를 나타내는 경우도 있습니다. 이상치를 성공적으로 식별하고 처리하는 것은 머신러닝 모델의 성능 향상에 큰 영향을 미치는 중요한 단계입니다.

이상치의 정의

이상치는 데이터 집합에서 다른 데이터와 단절된 패턴을 보이는 관측치입니다. 예를 들어, 소득 데이터 집합에서 대다수의 사람들의 소득이 연간 30,000에서 100,000 사이일 때, 몇몇의 소득이 1,000,000 이상이라면, 이는 명백한 이상치로 간주될 수 있습니다. 이상치는 단순히 수치가 매우 크거나 작은 경우 뿐만 아니라, 일반적인 패턴이나 집합으로부터의 상대적 거리에 기반하여 정의될 수 있습니다.

이상치 탐지의 중요성

데이터 분석 결과의 왜곡 방지: 이상치는 기본 통계 계산들(평균, 중앙값, 표준편차 등)을 크게 왜곡시킬 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 집단의 평균 소득을 계산할 때 매우 높은 소득을 가진 소수의 이상치가 존재한다면, 평균 소득은 실제보다 훨씬 더 높게 계산될 것입니다.
부정 행위 감지: 금융 거래, 시험 점수, 온라인 활동 등에서 이상치 탐지는 부정 행위나 시스템의 불법적 사용을 식별하는 데 유용합니다. 예를 들어, 평소와는 다르게 크게 벗어나는 거래 패턴은 부정 행위의 징후일 수 있습니다.
시스템 고장 감지: 제조, 운송, 통신 등의 산업에서 이상치는 장비의 고장, 오작동, 또는 성능 저하를 나타낼 수 있습니다. 실시간으로 이상치를 탐지하면, 예기치 않은 고장을 사전에 방지하고 유지 보수 비용을 줄일 수 있습니다.
중요한 변이 및 패턴 식별: 이상치는 때로 예상치 못한 중요한 발견을 할 수 있는 기회를 제공합니다. 예를 들어, 의료 분야에서는 이상한 증상이 신종 질병의 첫 신호일 수 있으며, 과학 연구에서는 새로운 발견으로 이어질 수 있습니다.

이러한 중요성 때문에, 데이터를 분석하고 모델을 구축하기 전에 이상치를 식별하고 적절히 처리하는 것은 매우 중요합니다. 이상치 탐지는 다양한 통계적, 계산적 방법을 사용하여 실행될 수 있으며, 이는 데이터의 특성과 해당 분야의 목표에 따라 달라질 수 있습니다.

이상치 탐지를 위한 주요 기법

통계 기반 방법

Z-점수

Z-점수는 데이터 포인트가 데이터 집합의 평균으로부터 얼마나 멀리 떨어져 있는지를 나타내는 척도입니다. 데이터 포인트의 Z-점수가 높을수록 이상치일 가능성이 높습니다. Z-점수는 다음 수식으로 계산됩니다:

Z = \frac{(X - \mu)}{\sigma}

여기서 $X$ 는 관측치, $\mu$ 는 평균, $\sigma$ 는 표준편차입니다. 일반적으로, Z-점수가 3이상이거나 -3이하인 경우 해당 데이터 포인트를 이상치로 간주합니다.

IQR(Interquartile Range) 기법

IQR 기법은 데이터의 분포를 4분위수로 나누고, 이를 사용하여 이상치를 식별합니다. IQR은 1분위수(Q1)와 3분위수(Q3)의 차이입니다. IQR을 기반으로 계산한 이상치 탐지 범위는 다음과 같습니다:

\text{Lower Bound} = Q1 - 1.5 \times IQR

\text{Upper Bound} = Q3 + 1.5 \times IQR

데이터 포인트가 이 범위 밖에 있는 경우, 이상치로 간주됩니다.

거리 기반 방법

k-최근접 이웃(k-NN)

k-NN은 각 데이터 포인트에 대해 가장 가까운 k개의 이웃을 찾고, 이 이웃들과의 평균 거리를 기반으로 이상치를 판단합니다. 거리가 유난히 먼 데이터 포인트는 이상치로 간주됩니다.

DBSCAN

DBSCAN은 데이터의 밀도를 기반으로 클러스터를 형성하고, 저밀도 지역에 위치한 점들을 이상치로 감지합니다. 이 방법은 미리 클러스터 수를 설정할 필요가 없으며, 노이즈 데이터를 자연스럽게 이상치로 구분합니다.

밀도 기반 방법

LOF(Local Outlier Factor)

LOF는 데이터 포인트의 로컬 밀도를 주변 이웃의 밀도와 비교하여 계산합니다. LOF 점수가 1보다 크면 해당 데이터 포인트는 주변보다 밀도가 낮은 지역에 위치한다고 판단하고 이상치로 간주합니다. LOF는 다른 밀도 기반 알고리즘에 비해 세밀한 조정이 가능합니다.

클러스터 기반 방법

클러스터 기반 방법은 데이터를 클러스터로 분할한 뒤, 클러스터의 중심으로부터 먼 데이터 포인트를 이상치로 간주합니다. 이 방법은 데이터가 자연스럽게 그룹화되는 경우에 효과적입니다.

차원 축소 기법

PCA(주성분 분석)

PCA는 데이터의 차원을 축소하여 주요한 변동성을 포착합니다. 축소된 차원에서 데이터 포인트가 주성분에서 멀리 떨어진 경우, 그 포인트를 이상치로 간주할 수 있습니다. PCA는 고차원 데이터의 이상치 탐지에 특히 유용합니다.

각각의 기법은 데이터의 종류, 분포, 밀도 등에 따라 그 적용성이 달라질 수 있으므로, 특정 상황에 맞는 이상치 탐지 기법을 적절히 선택하는 것이 중요합니다.

머신러닝에서의 이상치 탐지

이상치 탐지는 데이터 속에 존재하는 예외적이거나 관측하기 어려운 항목을 식별하는 과정입니다. 머신러닝에서 이상치 탐지는 주로 지도 학습, 비지도 학습, 반지도 학습의 세 가지 접근법을 통해 이루어집니다.

지도 학습 접근법

지도 학습 접근법에서 이상치 탐지는 일반적인 분류 문제로 간주됩니다. 이 방법은 이상치와 정상치로 레이블이 지정된 학습 데이터셋이 필요합니다. 분류 알고리즘(예: 결정 트리, 서포트 벡터 머신, 인공신경망)은 이 레이블을 사용하여 이상치와 정상 데이터 사이의 경계를 학습합니다.

예를 들어, 로지스틱 회귀를 사용한 이상치 탐지 예제는 다음과 같습니다:

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 데이터와 레이블 준비
X, y = 데이터, 레이블  # 이상치는 1, 정상치는 0으로 레이블링

# 학습과 테스트 데이터셋으로 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 로지스틱 회귀 모델 학습
model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 평가
predictions = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, predictions))

비지도 학습 접근법

비지도 학습 접근법은 레이블이 없이 데이터의 패턴이나 분포를 학습하여 이상치를 탐지합니다. 가장 일반적인 비지도 이상치 탐지 기법 중 하나는 군집화 알고리즘(예: k-평균)와 밀도 기반 알고리즘(예: DBSCAN)입니다.

예시로, DBSCAN을 사용한 이상치 탐지는 아래와 같습니다:

from sklearn.cluster import DBSCAN
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 데이터 준비 및 정규화
X = 데이터  # 예시 데이터
X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

# DBSCAN 모델 적용
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=10)
dbscan.fit(X_scaled)

# 이상치 탐지
labels = dbscan.labels_
# labels == -1인 데이터 포인트는 이상치로 간주

반지도 학습 접근법

반지도 학습 접근법에서는 정상 데이터만을 사용하여 모델을 학습시킵니다. 이후, 이 모델은 새로운 데이터가 학습된 정상 범위에서 벗어나는지를 판단하여 이상치를 탐지합니다. 이 접근법은 대량의 정상 데이터와 소수의 이상 데이터(혹은 전혀 없는 경우)에서 유용합니다.

예를 들어, 자기조직화맵(SOM)이나 일반화된 저차원 임베딩을 이용할 수 있습니다. 이러한 기법을 사용하여, 모델은 정상 데이터의 패턴을 학습하고, 이와 다르게 다른 패턴을 보이는 데이터 포인트를 이상치로 식별할 수 있습니다.

각 접근법은 다양한 데이터셋과 시나리오에 맞춰 선택되어야 합니다. 전반적으로, 이상치 탐지는 데이터의 특성 및 사용 가능한 레이블에 따라 다양한 머신러닝 기법을 활용할 수 있는 유연한 과제입니다.

이상치 탐지에서의 도전 과제와 전략

이상치 탐지는 데이터 과학에서 중대한 작업 중 하나입니다. 그러나 이 과정은 여러 도전 과제를 수반하며, 각기 다른 데이터 세트와 상황에 적합한 전략이 필요합니다.

높은 차원의 데이터

차원의 저주와 이상치 탐지에 미치는 영향

"차원의 저주"(Curse of Dimensionality)는 고차원 공간에서 데이터를 분석하고 이해하는 데 있어 발생하는 여러 문제를 설명합니다. 고차원에서는 데이터 포인트 간의 거리가 크게 증가하고, 이로 인해 클래스 분리나 군집화와 같은 작업이 어려워집니다. 이상치 탐지 시, 높은 차원의 데이터는 이상치와 정상 데이터 포인트를 구분하기 어렵게 만들며, false positives와 false negatives의 수를 증가시킬 수 있습니다.

차원 축소 기법의 적용

차원 축소는 고차원 데이터의 차원 수를 줄이면서, 가능한 많은 원본 데이터의 정보를 보존하는 기법입니다. 주성분 분석(PCA), t-분산 확률 이웃 임베딩(t-SNE), 오토인코더 등 다양한 차원 축소 기법이 이상치 탐지의 정확도를 향상시키기 위해 사용될 수 있습니다. 예를 들어, PCA는 데이터의 분산이 최대가 되는 방향을 찾아 고차원 데이터를 저차원 공간으로 투영시킵니다. 이렇게 차원을 축소시킨 데이터에서 이상치 탐지를 수행하면 계산 비용을 줄이고 성능을 개선할 수 있습니다.

데이터 세트의 다양성

다양한 유형의 이상치 및 데이터 특성

이상치는 다양한 형태로 나타날 수 있으며, 각기 다른 데이터 세트와 도메인에서 이상치가 될 수 있는 요소가 달라집니다. 일부 이상치는 단순한 입력 실수에서 비롯될 수 있으며, 다른 이상치는 사기 거래와 같이 중요한 비정상 행위를 나타낼 수 있습니다. 따라서 이상치를 정확히 탐지하려면, 데이터의 특성과 도메인 지식을 깊이 이해하고 이를 바탕으로 적절한 탐지 기법을 적용해야 합니다.

알고리즘 선택

문제의 특성과 필요에 따른 알고리즘 선택 방법

이상치 탐지 알고리즘은 크게 지도 학습, 비지도 학습, 그리고 준지도 학습 기반으로 나뉩니다. 지도 학습 방법은 레이블이 있는 데이터를 필요로 하지만, 대부분의 실제 상황에서 이상치에 대한 레이블을 얻기 어렵습니다. 따라서 비지도 학습 방법이 많이 사용되는데, 클러스터링 기법과 밀도 기반 방법이 포함됩니다. 준지도 학습 방법은 소량의 레이블 데이터를 활용하여 모델을 향상시킬 수 있습니다.

최종적으로, 알고리즘 선택은 데이터의 특성, 이상치의 유형, 그리고 사용 가능한 레이블 데이터의 양을 고려하여 결정되어야 합니다. 실험과 성능 평가를 통해 가장 적합한 모델을 찾는 것이 중요합니다. 예를 들어, 서로 다른 알고리즘을 사용하여 이상치를 탐지한 후, ROC-AUC와 같은 지표를 사용하여 각 모델의 성능을 비교할 수 있습니다.

Python 예시 코드:

from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.svm import OneClassSVM
from sklearn.datasets import make_blobs
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report

# 데이터 생성
X, _ = make_blobs(n_samples=300, centers=1, cluster_std=1.0, random_state=42)
X_train, X_test = train_test_split(X, test_size=0.2, random_state=42)

# PCA를 사용하여 차원 축소
pca = PCA(n_components=2)
X_train_pca = pca.fit_transform(X_train)
X_test_pca = pca.transform(X_test)

# One-Class SVM으로 이상치 탐지
oc_svm = OneClassSVM(gamma='auto').fit(X_train_pca)
y_pred = oc_svm.predict(X_test_pca)

# 예측 결과 평가
print(classification_report(y_test, y_pred))

이 코드는 다차원 데이터에 PCA를 적용하여 차원을 축소하고, One-Class SVM 알고리즘을 사용하여 이상치를 탐지하는 기본적인 예제입니다. 여기서 y_test는 실제 이상치를 나타내는 레이블입니다. 실제 상황에서는, 이 예제를 확장하여 다양한 알고리즘과 매개변수를 실험해 볼 수 있습니다.

이상치 탐지는 데이터를 해석하고 모델을 훈련하는 과정에서 매우 중요한 단계입니다. 이는 머신러닝 모델의 성능에 직접적인 영향을 끼치기 때문입니다. 이상치는 때로는 데이터 수집 과정에서의 오류, 자연스러운 변이, 혹은 새로운 패턴을 의미하는 것일 수 있습니다. 이러한 이유로, 이상치를 정확하게 식별하고 처리하는 것은 머신러닝 프로젝트의 성공을 위해 매우 중요합니다.

우리는 통계 기반 방법, 밀도 기반 방법, 군집 기반 방법, 그리고 최근에는 깊은 학습을 포함한 다양한 이상치 탐지 기법들에 대해 논의했습니다. 각 방법론은 특정 시나리오와 데이터 유형에 더 적합할 수 있으며, 이상치 탐지 목적과 사용된 데이터 성격에 따라 선정되어야 합니다.

이상치 탐지 과정에는 여러 도전 과제가 수반됩니다. 예를 들어, 레이블된 데이터의 부족, 고차원 데이터에서의 “차원의 저주”, 이상치와 극단값을 구분하는 문제 등이 있습니다. 이러한 도전 과제에 대응하기 위해, 우리는 데이터 전처리, 차원 축소 기법, 앙상블 방법, 그리고 도메인 지식을 활용하는 등 다양한 전략의 중요성에 대해 설명했습니다.

결과적으로, 이상치 탐지는 머신러닝 모델의 성능을 최적화하고, 데이터의 이상 현상을 파악하며, 신뢰할 수 있는 분석 결과를 도출하는 데 있어 필수적인 과정입니다. 올바른 기법과 전략을 선택하고 적용하는 것은 데이터 과학자들에게 중대한 과제이며, 이는 깊은 이해와 경험을 바탕으로 이루어져야 합니다. 데이터와 모델을 지속적으로 모니터링하면서 이상치를 탐지하고 대응하는 것은, 모델의 신뢰성과 정확성을 유지하기 위한 지속적인 과정입니다. 따라서, 이상치 탐지는 단순히 한 번의 작업이 아니라, 데이터 과학의 여정에 있어 지속적인 관심과 노력을 필요로 하는 영역입니다.