데이터 샘플 수가 매우 적은 경우

 

 

실제로, 예측 모델을 수립해야 하는 경우에는 우리가 필요한 데이터와 딱 맞는 데이터를 사용하는 경우가 드뭅니다. 데이터가 없거나, 원하는 형식으로 되어 있지 않은 경우가 많은데, 이런 경우에는 어떤 방식을 통해서 조금 더 나은 예측 모델이 수립될 수 있도록 할 수 있을까요??

 

 

이에 대한 해결책은 크게 데이터 측면과 모델 측면 2가지에서 고려해볼 수 있습니다.

 

 

데이터

 

• 데이터 확장 (Augmentation) :

데이터가 적은 경우에는 데이터를 확장하는 방법이 있습니다. 예를 들어, 데이터를 합성하는 기술을 사용하여 새로운 데이터를 생성하거나, 적은 데이터를 다양한 방법으로 활용하여 데이터를 증강시킬 수도 있습니다. 하나의 데이터를 다른 방식으로 가공하여, 하나의 데이터로부터 여러개의 데이터 샘플들을 만들어 내는 것을 통해서 데이터의 양을 늘릴 수 있습니다.

 

 

• 외부 데이터 활용 :

비슷한 도메인의 데이터나 관련 데이터를 수집하여 학습 데이터에 추가하거나, 외부 데이터를 활용하여 Feature Engineering 을 수행하여 모델의 예측 성능을 개선할 수 있습니다. 특히, 최근 들어서는 정부 주도 하에 여러 데이터 셋들이 무료로 공개 되는 사이트들도 많이 존재하며, Kaggle이나 다른 데이터 분석 플랫폼에서도 외부 데이터를 얻을 수 있습니다. 여러 데이터를 찾아보고 현재 프로젝트에 알맞은 데이터를 추가할 수 있다면, 예측 성능이 더 좋은 모델을 생성할 수 있습니다.

 

 

모델

 

 

• 간단한 통계 모델 :

모수가 적은 경우, 복잡도가 높은 모델을 사용하게 되면, 과적합(Overfitting)의 위험성이 높아지게 됩니다. 이런 경우에는 아주 좋은 성능을 내기는 힘들지만, 일반화 성능이 상대적으로 좋고, 연산량이 적은 간단한 통계 모델을 활용할 수 있습니다. 이러한 통계 모델은 모델이 간단하고, 해석이 쉬워서 빠르게 구축하고 평가할 수 있으며, 예측 성능이 생각보다 좋은 경우도 많습니다.

(ex > Decision Tree : 결정 트리는 데이터를 분할하여 예측을 수행하는 트리 기반의 모델로, 모수가 적은 경우에도 효과적으로 사용될 수 있습니다. 결정 트리는 데이터의 패턴을 학습하고, 예측을 수행하기 때문에, 모수가 적은 경우에도, 비교적 높은 예측 성능을 보일 수 있습니다. 또한, 결정 트리는 해석이 가능하므로, 결과를 해석하고 해석을 통해 의사 결정을 내릴 수 있는 장점이 있습니다.)

 

 

• 교차 검증(Cross-Validation)과 앙상블(Ensemble) :

모수가 적은 경우에는 교차 검증과 앙상블 기법을 활용하여 예측 모델의 안정성을 높일 수 있습니다. 교차 검증은 데이터를 여러번 반복해서 나누어 모델을 학습하고, 평가하는 과정으로, 모델의 일반화 성능을 신뢰성 있게 평가할 수 있습니다. 또한, 여러 개의 모델을 조합하여 예측을 수행하는 앙상블 기법은 예측 성능과 일반화 성능을 높이는 효과가 있습니다.

 

 

• Hyperparameter Tuning :

하이퍼 파라미터는 모델의 성능에 큰 영향을 미칠 수 있는데, 모수가 적은 경우에는 하이퍼 파라미터 튜닝을 통해 모델의 성능을 최적화할 수 있습니다. Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization 등의 방법을 활용하여 적절한 하이퍼 파라미터를 찾아내고 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

 

• 정규화와 규제 :

모수가 적은 경우에는 모델의 Overfitting 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 정규화와 규제 기법을 사용하여 모델을 제어할 수 있습니다. 예를 들어, L1 또는 L2 규제를 적용하여 모델의 가중치를 제한하거나, Dropout과 같은 정규화 기법을 적용하여 모델의 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

 

• 도메인 지식 활용 :

모수가 적은 경우에는 도메인 지식을 활용하는 것이 유용할 수 있습니다. 도메인 전문가의 지식을 활용하여 변수 선택, Feature Engineering, 모델 파라미터 조정 등을 수행하여 예측 모델을 개선할 수 있습니다.