[작성자:] designmonster

성공적인 머신러닝 프로젝트의 이면에는 눈에 잘 띄지 않지만 결정적인 역할을 하는 과정이 숨어있습니다. 바로 ‘데이터 분할(Data Splitting)’입니다. 아무리 뛰어난 알고리즘과 방대한 데이터를 가지고 있다 하더라도, 데이터를 올바르게 분할하여 모델을 학습시키고 평가하지 않는다면, 그 모델은 현실 세계에서 무용지물이 될 가능성이 높습니다. 마치 공들여 지은 모래성이 파도 한 번에 쉽게 무너지는 것과 같습니다. 이 글에서는 머신러닝 모델의 신뢰성과 일반화 성능을 확보하는 데 필수적인 데이터 분할의 A부터 Z까지, 즉 학습 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터의 역할과 중요성, 다양한 분할 전략, 그리고 반드시 피해야 할 함정들까지 깊이 있게 탐구하여 여러분의 머신러닝 프로젝트 성공률을 극대화하는 데 도움을 드리고자 합니다.

1. 서론: 왜 데이터 분할이 머신러닝 성공의 초석인가?

머신러닝 프로젝트를 진행하다 보면 “우리 모델 정확도가 99% 나왔어요!”라는 말을 듣고 기뻐했지만, 실제 서비스에 적용했을 때 형편없는 성능을 보여 당황했던 경험이 있을 수 있습니다. 이러한 비극의 주요 원인 중 하나가 바로 ‘잘못된 데이터 분할’ 혹은 ‘데이터 분할의 부재’입니다. 데이터 분할은 우리가 개발한 머신러닝 모델이 단순히 학습 데이터에만 과적합되어 ‘암기’한 것이 아니라, 새롭고 알려지지 않은 데이터에 대해서도 얼마나 잘 ‘일반화’되어 작동하는지를 객관적으로 평가하기 위한 필수적인 단계입니다. 마치 학생이 연습문제만 잘 푸는 것이 아니라, 실제 시험에서도 좋은 성적을 거둘 수 있는지 확인하는 과정과 같습니다.

데이터를 학습(Training), 검증(Validation), 테스트(Test) 세트로 적절히 나누는 것은 모델의 성능을 신뢰할 수 있게 만들고, 다양한 모델 아키텍처나 하이퍼파라미터 중에서 최적의 조합을 선택하는 데 결정적인 기준을 제공합니다. 만약 이 과정을 소홀히 한다면, 우리는 스스로를 속이는 결과를 얻게 되며, 이는 곧 잘못된 비즈니스 의사결정으로 이어질 수 있습니다. 따라서 데이터 분할은 단순히 데이터를 나누는 기술적인 작업을 넘어, 머신러닝 프로젝트의 성패를 좌우하는 전략적인 과정이라 할 수 있습니다. 이 글을 통해 데이터 분할의 근본적인 이유부터 실전 적용 팁까지 명확하게 이해하고, 여러분의 모델이 실제 세상에서도 빛을 발할 수 있도록 견고한 토대를 마련하시길 바랍니다.

2. 왜 데이터를 분할해야 하는가? (Why Split Data?)

데이터를 분할하는 것은 번거로운 작업처럼 보일 수 있지만, 이는 머신러닝 모델의 신뢰성과 실용성을 보장하기 위한 가장 기본적인 안전장치입니다. 데이터를 분할하지 않고 전체 데이터를 모델 학습과 평가에 모두 사용한다면, 우리는 모델의 진짜 성능을 알 수 없는 심각한 위험에 빠지게 됩니다.

과적합(Overfitting) 방지: 모델이 암기 기계가 되는 것을 막아라

머신러닝 모델, 특히 복잡한 모델(예: 신경망, 결정 트리의 깊이가 깊은 경우)은 학습 데이터의 패턴을 너무 세세하게 학습한 나머지, 해당 데이터에만 특화된 성능을 보이려는 경향이 있습니다. 이를 ‘과적합(Overfitting)’이라고 부릅니다. 과적합된 모델은 학습 데이터에 대해서는 거의 완벽에 가까운 예측을 수행하지만, 학습 과정에서 보지 못했던 새로운 데이터에 대해서는 성능이 급격히 저하됩니다. 마치 시험 범위의 문제와 답만 달달 외운 학생이 조금만 응용된 문제가 나와도 풀지 못하는 것과 같습니다.

데이터를 학습 세트와 별도의 테스트 세트로 분리함으로써, 우리는 모델이 학습 데이터의 노이즈까지 학습하여 일반화 성능을 잃어버리는 것을 방지할 수 있습니다. 학습 세트에서 학습한 모델을 테스트 세트에서 평가했을 때 성능 차이가 크다면 과적합을 의심하고 모델의 복잡도를 줄이거나, 규제(Regularization)를 적용하거나, 더 많은 데이터를 확보하는 등의 조치를 취해야 합니다.

일반화 성능의 객관적 척도 확보

모델을 개발하는 궁극적인 목표는 학습 데이터에 대한 성능을 높이는 것이 아니라, 실제 운영 환경에서 마주하게 될 ‘새로운 데이터’에 대해 얼마나 잘 작동하는지를 보장하는 것입니다. 이를 모델의 ‘일반화 성능(Generalization Performance)’이라고 합니다. 만약 모델 평가에 학습 데이터를 사용한다면, 이는 이미 정답을 알고 시험을 치르는 것과 같아서 모델의 성능을 지나치게 낙관적으로 평가하게 됩니다.

학습 과정에서 전혀 사용되지 않은 독립적인 테스트 세트를 통해 모델을 평가함으로써, 우리는 모델이 얼마나 새로운 데이터에 잘 일반화되는지를 객관적으로 측정할 수 있습니다. 이 객관적인 평가는 모델의 신뢰도를 높이고, 여러 모델 중에서 어떤 모델이 실제 환경에서 더 우수한 성능을 보일지 예측하는 데 중요한 근거가 됩니다.

신뢰할 수 있는 하이퍼파라미터 튜닝의 기반

대부분의 머신러닝 알고리즘은 사용자가 직접 설정해야 하는 ‘하이퍼파라미터(Hyperparameter)’를 가지고 있습니다. 예를 들어, K-최근접 이웃(KNN) 알고리즘의 K값, 서포트 벡터 머신(SVM)의 C와 gamma 값, 신경망의 학습률(learning rate), 은닉층의 수, 뉴런의 수 등이 이에 해당합니다. 이러한 하이퍼파라미터의 설정값에 따라 모델의 성능은 크게 달라집니다.

최적의 하이퍼파라미터 조합을 찾기 위해서는 다양한 값을 시도해보고 그 성능을 비교해야 합니다. 이때, 학습 데이터만으로 성능을 평가하고 하이퍼파라미터를 선택한다면, 해당 하이퍼파라미터는 학습 데이터에 과적합될 가능성이 높습니다. 이를 방지하기 위해 ‘검증 데이터(Validation Data)’라는 별도의 데이터 세트를 사용합니다. 학습 데이터로 모델을 학습시킨 후, 검증 데이터로 각 하이퍼파라미터 조합의 성능을 평가하여 최적의 조합을 선택합니다. 이 과정을 통해 우리는 테스트 데이터에 대한 정보 노출 없이, 더 신뢰할 수 있는 하이퍼파라미터 튜닝을 수행할 수 있습니다.

3. 데이터 분할의 3가지 핵심 요소: 학습, 검증, 테스트 세트 (The Holy Trinity of Data Splitting: Training, Validation, and Test Sets)

일반적으로 전체 데이터셋은 그 목적에 따라 학습 데이터, 검증 데이터, 테스트 데이터라는 세 가지 하위 집합으로 분할됩니다. 이 세 가지 세트는 각각 명확한 역할과 사용 규칙을 가지며, 머신러닝 모델 개발 파이프라인에서 순차적으로 활용됩니다.

학습 데이터 (Training Data): 모델을 만드는 재료

정의와 핵심 역할

학습 데이터(또는 훈련 데이터)는 머신러닝 모델이 패턴을 학습하고, 입력 변수(feature)와 출력 변수(target 또는 label) 간의 관계를 파악하는 데 직접적으로 사용되는 데이터입니다. 전체 데이터셋 중에서 가장 큰 비중을 차지하며(보통 60%~80%), 모델의 파라미터(가중치, 편향 등)는 이 학습 데이터를 통해 최적화됩니다. 즉, 모델이 “배우는” 과정이 일어나는 데이터입니다.

학습 데이터 준비 시 고려사항

학습 데이터의 양과 질은 모델의 최종 성능에 지대한 영향을 미칩니다. 충분한 양의 데이터가 있어야 모델이 다양한 패턴을 학습하고 일반화될 수 있습니다. 또한, 학습 데이터는 실제 환경에서 마주할 데이터의 분포를 잘 대표해야 하며, 특정 그룹에 편향되지 않도록 주의해야 합니다. 데이터에 노이즈가 많거나 오류가 포함되어 있다면, 모델 학습에 부정적인 영향을 미칠 수 있으므로 적절한 전처리 과정이 필요합니다.

실제 활용 예시: 모델 파라미터의 탄생

예를 들어, 스팸 메일 필터링 모델을 만든다고 가정해 봅시다. 수많은 이메일 데이터와 각 이메일이 스팸인지 아닌지에 대한 라벨(정답)로 구성된 학습 데이터를 사용하여 모델(예: 로지스틱 회귀, 나이브 베이즈)을 학습시킵니다. 모델은 학습 과정에서 특정 단어의 등장 빈도나 발신자 정보 등과 같은 특징들이 스팸 여부와 어떤 관련이 있는지를 나타내는 가중치(파라미터)들을 조정해 나갑니다.

검증 데이터 (Validation Data): 모델을 담금질하는 과정

정의와 핵심 역할

검증 데이터(또는 개발 데이터, Dev Set)는 학습 데이터로 학습된 여러 모델 또는 동일 모델의 여러 하이퍼파라미터 조합 중에서 어떤 것이 가장 좋은 성능을 내는지 평가하고 선택하기 위해 사용되는 데이터입니다. 학습 데이터와는 독립적이어야 하며, 모델 학습 과정에 직접적으로 관여하지는 않지만, 모델 선택 및 하이퍼파라미터 튜닝이라는 ‘간접적인 학습’ 과정에 영향을 미칩니다. 즉, 모델을 “튜닝하는” 과정에서 사용됩니다.

검증 데이터 활용의 중요성

만약 검증 데이터 없이 학습 데이터만으로 하이퍼파라미터를 튜닝한다면, 해당 하이퍼파라미터는 학습 데이터에 과적합될 가능성이 높습니다. 또한, 테스트 데이터를 사용하여 하이퍼파라미터를 튜닝한다면, 테스트 데이터의 정보가 모델 튜닝 과정에 노출되어 결국 테스트 데이터에 과적합된 모델이 만들어질 수 있습니다. 이렇게 되면 테스트 데이터는 더 이상 모델의 일반화 성능을 객관적으로 평가하는 역할을 수행할 수 없게 됩니다. 따라서 검증 데이터는 모델 튜닝과 최종 평가 사이의 중요한 완충 지대 역할을 합니다.

실제 활용 예시: 최적의 모델과 하이퍼파라미터 찾기

신경망 모델을 학습시킬 때, 학습률(learning rate), 배치 크기(batch size), 은닉층의 개수, 각 층의 뉴런 수 등 다양한 하이퍼파라미터를 설정해야 합니다. 검증 데이터를 사용하여 여러 하이퍼파라미터 조합으로 학습된 모델들의 성능(예: 정확도, 손실 값)을 비교하고, 가장 좋은 성능을 보인 조합을 선택합니다. 또한, 학습 과정에서 검증 데이터의 손실 값이 더 이상 감소하지 않고 증가하기 시작하면 과적합이 시작된 것으로 판단하여 학습을 조기에 중단(Early Stopping)하는 기준으로도 활용됩니다.

테스트 데이터 (Test Data): 모델의 최종 성적표

정의와 핵심 역할

테스트 데이터는 모델 개발의 모든 과정(학습, 모델 선택, 하이퍼파라미터 튜닝)이 완료된 후, 최종적으로 선택된 모델의 일반화 성능을 평가하기 위해 단 한 번 사용되는 데이터입니다. 이 데이터는 학습 데이터와 검증 데이터와는 완전히 독립적이어야 하며, 모델 학습 및 튜닝 과정에서 어떠한 정보도 노출되어서는 안 됩니다. 마치 수능 시험 문제처럼, 시험 당일 전까지는 절대 볼 수 없어야 하는 데이터입니다. 테스트 데이터에서의 성능은 모델이 실제 운영 환경에서 얼마나 잘 작동할지에 대한 가장 객관적인 추정치가 됩니다.

테스트 데이터의 신성불가침 원칙

테스트 데이터를 반복적으로 사용하여 모델을 개선하거나 하이퍼파라미터를 조정하는 것은 절대 금물입니다. 이는 테스트 데이터에 대한 정보가 모델에 ‘유출(leak)’되어 해당 데이터에 과적합되는 결과를 초래하며, 결국 모델의 실제 일반화 성능을 부풀리게 됩니다. 테스트 데이터는 오직 최종 모델의 성능을 ‘보고(report)’하는 용도로만 사용되어야 합니다.

실제 활용 예시: 미지의 데이터에 대한 성능 증명

앞서 개발한 스팸 메일 필터링 모델을 최종적으로 평가한다고 가정해 봅시다. 모델 학습이나 튜닝 과정에서 전혀 사용되지 않았던 새로운 이메일 데이터(테스트 데이터)를 모델에 입력하여 스팸 여부를 예측하게 하고, 실제 정답과 비교하여 정확도, 정밀도, 재현율 등의 성능 지표를 계산합니다. 이 결과가 바로 우리가 개발한 모델이 앞으로 받게 될 새로운 메일에 대해 얼마나 잘 작동할지에 대한 기대 성능이 됩니다. 만약 테스트 성능이 만족스럽지 않다면, 데이터 수집 단계나 모델링 초기 단계로 돌아가 문제를 분석하고 개선해야 할 수도 있습니다.

일반적으로 전체 데이터셋은 학습 세트 약 60%, 검증 세트 약 20%, 테스트 세트 약 20%의 비율로 분할하지만, 이 비율은 데이터셋의 크기나 특성에 따라 달라질 수 있습니다. 데이터가 매우 클 경우에는 검증 세트와 테스트 세트의 비율을 더 작게 가져갈 수도 있습니다.

4. 다양한 데이터 분할 전략 및 기법 (Data Splitting Strategies and Techniques)

데이터를 단순히 세 덩어리로 나누는 것 외에도, 데이터의 특성과 양, 그리고 해결하려는 문제에 따라 다양한 분할 전략과 기법이 사용됩니다. 각 방법의 장단점을 이해하고 상황에 맞게 적용하는 것이 중요합니다.

단순 홀드아웃 (Simple Hold-out): 가장 기본적인 나누기

개념과 분할 방법

단순 홀드아웃은 가장 간단하고 직관적인 데이터 분할 방법입니다. 전체 데이터를 미리 정해진 비율(예: 학습:테스트 = 70:30 또는 학습:검증:테스트 = 60:20:20)에 따라 무작위로 한 번만 분할하여 사용하는 방식입니다. 예를 들어, 1000개의 데이터가 있다면 700개는 학습용으로, 300개는 테스트용으로 무작위로 선택합니다. 검증 세트가 필요한 경우에도 유사하게 분할합니다.

언제 사용하면 좋을까? 장점과 단점

장점:

• 구현이 매우 간단하고 빠릅니다.
• 계산 비용이 적게 듭니다.
• 데이터셋의 크기가 매우 클 경우에는 단순 홀드아웃만으로도 비교적 안정적인 성능 평가가 가능할 수 있습니다.

단점:

• 데이터를 한 번만 분할하기 때문에, 분할 결과에 따라 모델의 성능 평가가 크게 달라질 수 있습니다. 특히 데이터셋의 크기가 작을 경우, 우연히 학습하기 쉬운 데이터만 학습 세트에 포함되거나, 특정 패턴을 가진 데이터가 테스트 세트에 몰리는 등의 문제가 발생하여 성능 평가의 신뢰도가 떨어질 수 있습니다.
• 데이터의 특정 클래스가 매우 적은 불균형 데이터의 경우, 무작위 분할 시 특정 세트에 해당 클래스의 데이터가 전혀 포함되지 않거나 매우 적게 포함될 위험이 있습니다.
• 데이터를 효율적으로 사용하지 못합니다. (테스트 세트의 데이터는 학습에 전혀 사용되지 않음)

단순 홀드아웃은 대규모 데이터셋을 다루거나, 프로젝트 초기 단계에서 빠르게 모델 성능을 가늠해보고 싶을 때 유용할 수 있지만, 일반적으로는 교차 검증과 같은 더 견고한 방법을 사용하는 것이 권장됩니다.

교차 검증 (Cross-Validation): 데이터를 알뜰하게 사용하는 지혜

등장 배경과 핵심 아이디어

단순 홀드아웃 방식의 단점, 특히 데이터가 적을 때 발생하는 성능 평가의 불안정성을 극복하고, 제한된 데이터를 최대한 효율적으로 활용하기 위해 고안된 방법이 교차 검증입니다. 교차 검증의 핵심 아이디어는 전체 데이터를 여러 번 다른 방식으로 분할하여 학습과 평가를 반복하고, 그 결과들을 평균 내어 모델의 성능을 보다 안정적이고 신뢰할 수 있게 평가하는 것입니다.

K-겹 교차 검증 (K-Fold Cross-Validation) 상세 분석

가장 널리 사용되는 교차 검증 방법은 K-겹 교차 검증입니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

1. 전체 데이터를 비슷한 크기의 K개의 부분집합(폴드, fold)으로 나눕니다. (예: K=5 또는 K=10)
2. 첫 번째 폴드를 테스트 세트로 사용하고, 나머지 K-1개의 폴드를 학습 세트로 사용하여 모델을 학습시키고 평가합니다.
3. 두 번째 폴드를 테스트 세트로 사용하고, 나머지 K-1개의 폴드를 학습 세트로 사용하여 모델을 학습시키고 평가합니다.
4. 이 과정을 K번 반복하여 각 폴드가 한 번씩 테스트 세트로 사용되도록 합니다.
5. K번의 평가 결과를 평균 내어 모델의 최종 성능 지표로 삼습니다.

예를 들어, 5-겹 교차 검증(K=5)을 수행한다면, 데이터를 5개의 폴드로 나누고 총 5번의 학습과 평가가 이루어집니다. 모든 데이터 포인트는 한 번씩 테스트 세트의 일부로 사용되며, K-1번은 학습 세트의 일부로 사용됩니다.

층화 K-겹 교차 검증 (Stratified K-Fold Cross-Validation)으로 불균형 데이터 다루기

분류 문제에서 데이터의 클래스 분포가 불균형한 경우(예: 특정 질병 진단 데이터에서 양성 환자보다 음성 환자가 훨씬 많은 경우), 일반적인 K-겹 교차 검증을 사용하면 특정 폴드에 특정 클래스의 데이터가 매우 적거나 아예 포함되지 않을 수 있습니다. 이는 성능 평가를 왜곡시킬 수 있습니다.

층화 K-겹 교차 검증은 이러한 문제를 해결하기 위해 각 폴드를 나눌 때 원래 데이터셋의 클래스 비율을 최대한 유지하도록 데이터를 샘플링합니다. 예를 들어, 전체 데이터셋에 A 클래스가 70%, B 클래스가 30% 있다면, 각 폴드에도 A 클래스가 약 70%, B 클래스가 약 30%가 되도록 데이터를 분배합니다. 불균형 데이터를 다룰 때는 층화 K-겹 교차 검증을 사용하는 것이 거의 항상 더 좋습니다.

특별한 경우: LOOCV (Leave-One-Out Cross-Validation)

LOOCV는 K-겹 교차 검증에서 K가 전체 데이터 샘플의 수(N)와 같은 극단적인 경우입니다. 즉, 매번 단 하나의 데이터 샘플만을 테스트 세트로 사용하고, 나머지 N-1개의 샘플을 학습 세트로 사용합니다. 이 과정을 N번 반복합니다.

장점: 모든 데이터를 최대한 활용하여 모델을 학습시키고, 편향이 적은 성능 추정치를 얻을 수 있습니다.

단점: 데이터의 크기가 크면 N번의 학습과 평가를 수행해야 하므로 계산 비용이 매우 커집니다. 또한, 각 학습 세트가 거의 동일하기 때문에 분산이 클 수 있다는 단점도 지적됩니다.

교차 검증의 빛과 그림자

장점:

• 데이터를 보다 효율적으로 활용하여 모델 성능 평가의 신뢰도를 높입니다.
• 단순 홀드아웃에 비해 데이터 분할 방식에 따른 성능 변동성을 줄일 수 있습니다.
• 모델이 학습 데이터에 얼마나 민감하게 반응하는지에 대한 정보도 얻을 수 있습니다.

단점:

• 단순 홀드아웃에 비해 K번의 학습과 평가를 수행해야 하므로 계산 비용이 더 많이 듭니다.
• 교차 검증은 주로 모델 선택이나 하이퍼파라미터 튜닝 과정(즉, 검증 데이터의 역할)에서 활용되며, 최종 모델의 일반화 성능을 평가하기 위해서는 여전히 별도의 ‘최종 테스트 세트’가 필요합니다. (교차 검증 과정에서 모든 데이터가 한 번씩은 평가에 사용되었지만, 이는 모델 튜닝 과정의 일부로 간주되어야 합니다.)

시간 시계열 데이터 분할 (Time Series Data Splitting): 시간의 흐름을 거스르지 마라

시간 데이터 분할의 특수성과 중요성

주가 예측, 날씨 예보, 수요 예측 등 시간의 흐름에 따라 순차적으로 기록되는 시계열 데이터를 다룰 때는 일반적인 랜덤 분할 방식을 사용하면 안 됩니다. 시계열 데이터는 시간적인 의존성을 가지고 있기 때문에, 무작위로 데이터를 섞어버리면 미래의 정보가 과거의 정보를 예측하는 데 사용되는 ‘데이터 누수(Data Leakage)’가 발생하여 모델의 성능을 비현실적으로 높게 평가하게 됩니다. 실제 상황에서는 과거 데이터만을 사용하여 미래를 예측해야 합니다.

올바른 분할 방법론: 과거로 미래를 예측하지 않도록

시계열 데이터는 반드시 시간 순서를 유지하며 분할해야 합니다. 가장 기본적인 방법은 특정 시점을 기준으로 이전 데이터는 학습 세트로, 이후 데이터는 테스트 세트로 사용하는 것입니다. 검증 세트가 필요한 경우에도 마찬가지로 시간 순서를 지켜 학습 세트와 테스트 세트 사이에 위치시킵니다.

예: 2020년~2022년 데이터로 학습, 2023년 1월~6월 데이터로 검증, 2023년 7월~12월 데이터로 테스트.

롤링 예측 (Rolling Forecast) 및 슬라이딩 윈도우 (Sliding Window) 기법

더욱 현실적인 시계열 모델 평가를 위해 롤링 예측 또는 슬라이딩 윈도우 기법이 사용됩니다.

• 롤링 예측 (확장 윈도우): 초기 학습 기간을 설정하고, 다음 시점의 데이터를 예측한 후, 이 실제값을 다시 학습 데이터에 포함시켜 모델을 업데이트하고 다음 시점을 예측하는 방식입니다. 학습 데이터가 점차 늘어납니다.
• 슬라이딩 윈도우: 고정된 크기의 윈도우(학습 기간)를 시간 축을 따라 이동시키면서 모델을 학습하고 다음 시점을 예측합니다. 오래된 데이터는 학습에서 제외됩니다.

이러한 방법들은 모델이 시간에 따라 변화하는 데이터 패턴에 얼마나 잘 적응하는지를 평가하는 데 도움이 됩니다.

그룹 기반 분할 (Group-based Splitting): 데이터 독립성 확보의 열쇠

그룹핑이 필요한 이유: 숨겨진 의존성 제거

경우에 따라 데이터 샘플들이 완전히 독립적이지 않고 특정 그룹에 속해 있을 수 있습니다. 예를 들어, 한 환자로부터 여러 번의 측정 데이터가 있거나, 한 사용자로부터 여러 개의 행동 로그가 있는 경우입니다. 이러한 상황에서 단순 무작위 분할을 사용하면 동일 환자나 동일 사용자의 데이터가 학습 세트와 테스트 세트에 모두 포함될 수 있습니다. 이렇게 되면 모델은 특정 환자나 사용자의 고유한 패턴을 학습하여 테스트 세트에서 비정상적으로 높은 성능을 보일 수 있지만, 완전히 새로운 환자나 사용자에 대해서는 성능이 떨어질 수 있습니다.

그룹 단위 분할 방법

이러한 문제를 해결하기 위해 그룹 기반 분할(예: GroupKFold, LeaveOneGroupOut)을 사용합니다. 이 방법은 개별 데이터 샘플이 아닌, 그룹 ID(예: 환자 ID, 사용자 ID)를 기준으로 데이터를 분할합니다. 즉, 특정 그룹의 모든 데이터는 학습 세트에만 속하거나, 테스트 세트에만 속하도록 합니다. 이를 통해 학습 세트와 테스트 세트 간의 데이터 독립성을 확보하고 모델의 일반화 성능을 더 정확하게 평가할 수 있습니다.

적용 사례: 환자 데이터, 사용자 행동 로그 분석

의료 분야에서 한 환자로부터 얻은 여러 이미지나 생체 신호 데이터를 분석할 때, 또는 전자상거래 사이트에서 한 사용자의 여러 구매 기록을 분석하여 추천 모델을 만들 때 그룹 기반 분할이 매우 중요합니다. 이를 통해 모델이 특정 개인에게만 과적합되는 것을 방지하고, 새로운 개인에게도 잘 일반화될 수 있도록 합니다.

5. 데이터 분할 시 흔히 저지르는 실수와 주의사항 (Common Pitfalls and Best Practices in Data Splitting)

데이터 분할은 신중하게 수행하지 않으면 모델 성능 평가를 왜곡시키고 잘못된 결론을 내리게 할 수 있습니다. 다음은 데이터 분할 시 흔히 발생하는 실수와 이를 방지하기 위한 최선의 방법들입니다.

최악의 적, 데이터 누수 (Data Leakage)를 막아라

데이터 누수의 정의와 발생 시나리오

데이터 누수는 모델 학습 과정에서는 접근할 수 없어야 하는 정보(주로 테스트 데이터나 미래 데이터의 정보)가 학습 과정에 부주의하게 포함되어 모델 성능이 비현실적으로 높게 평가되는 현상을 말합니다. 이는 마치 시험 전에 정답을 미리 알고 시험을 보는 것과 같습니다.

발생 시나리오:

• 분할 전 전체 데이터로 전처리 수행: 예를 들어, 전체 데이터셋의 평균과 표준편차를 사용하여 스케일링(Scaling)을 한 후 데이터를 분할하면, 테스트 세트의 정보(평균, 표준편차)가 학습 세트와 검증 세트에 영향을 미치게 됩니다. 전처리는 반드시 학습 데이터를 기준으로 수행하고, 동일한 기준으로 검증 및 테스트 데이터에 적용해야 합니다.
• 테스트 데이터를 사용하여 특징 선택(Feature Selection)이나 모델 튜닝 수행: 테스트 데이터는 오직 최종 평가에만 사용되어야 합니다.
• 시간 시계열 데이터에서 미래 정보 사용: 앞서 언급했듯이, 미래의 데이터를 사용하여 과거를 예측하는 모델을 만드는 경우.
• 중복된 데이터 샘플: 학습 세트와 테스트 세트에 동일하거나 매우 유사한 데이터 샘플이 중복으로 존재하는 경우.

데이터 누수 예방을 위한 철저한 가이드라인

1. 데이터 분할은 가장 먼저: 어떤 전처리나 특징 공학을 수행하기 전에 가장 먼저 학습, 검증, 테스트 세트로 데이터를 분할합니다.
2. 학습 데이터 기준으로 전처리: 모든 전처리 과정(스케일링, 결측치 대체, 인코딩 등)은 학습 데이터에서만 통계치를 계산하고(예: 학습 데이터의 평균으로 결측치 대체, 학습 데이터의 min-max로 스케일링 파라미터 학습), 학습된 파라미터를 사용하여 검증 및 테스트 데이터에 동일하게 적용합니다. Scikit-learn의 Pipeline을 사용하면 이를 효과적으로 관리할 수 있습니다.
3. 테스트 데이터는 철저히 격리: 최종 모델 평가 전까지 테스트 데이터를 절대 들여다보거나 분석하지 않습니다.
4. 시간의 흐름 존중: 시계열 데이터의 경우 시간 순서를 엄격히 지켜 분할하고, 미래 정보가 과거로 유입되지 않도록 합니다.
5. 교차 검증 시 주의: 교차 검증 파이프라인 내에서 각 폴드의 학습 데이터에 대해서만 전처리가 이루어지도록 주의합니다.

데이터 불균형 문제, 분할 단계부터 고려하라

불균형 데이터가 분할에 미치는 영향

분류 문제에서 특정 클래스의 샘플 수가 다른 클래스에 비해 현저히 적거나 많은 경우를 데이터 불균형이라고 합니다. 이러한 상황에서 단순 무작위 분할을 사용하면, 소수 클래스의 샘플이 검증 세트나 테스트 세트에 매우 적게 포함되거나 아예 포함되지 않을 수 있습니다. 이는 소수 클래스에 대한 모델 성능을 제대로 평가하기 어렵게 만들고, 전체적인 모델 평가의 신뢰도를 떨어뜨립니다.

층화 샘플링의 올바른 적용

이를 해결하기 위해 ‘층화 샘플링(Stratified Sampling)’을 사용해야 합니다. 층화 샘플링은 데이터를 분할할 때 각 세트(학습, 검증, 테스트) 내의 클래스 비율이 원본 데이터셋의 클래스 비율과 동일하거나 최대한 유사하게 유지되도록 샘플링하는 방법입니다. 대부분의 머신러닝 라이브러리(예: Scikit-learn의 train_test_split 함수의 stratify 옵션, StratifiedKFold)는 층화 샘플링 기능을 제공합니다.

마법의 비율은 없다: 적절한 분할 비율 탐색하기

데이터 크기와 특성에 따른 분할 비율 가이드

학습, 검증, 테스트 세트의 분할 비율에 대한 절대적인 규칙은 없습니다. 일반적으로 사용되는 비율은 다음과 같습니다.

• 데이터가 충분히 클 경우 (수십만 건 이상): 학습 80-90%, 검증 5-10%, 테스트 5-10% 또는 학습 98%, 검증 1%, 테스트 1% 와 같이 검증 및 테스트 세트의 비율을 작게 가져갈 수 있습니다. 절대적인 샘플 수가 충분하다면 작은 비율로도 안정적인 평가가 가능하기 때문입니다.
• 데이터가 적당한 크기일 경우 (수천~수만 건): 학습 60-70%, 검증 15-20%, 테스트 15-20%가 일반적입니다.
• 데이터가 매우 작을 경우: 교차 검증을 적극적으로 활용하고, 가능한 많은 데이터를 학습에 사용하되, 테스트 세트는 최소한의 신뢰도를 확보할 수 있는 크기로 유지합니다. (LOOCV도 고려 가능)

문제의 복잡도, 모델의 종류, 학습에 필요한 데이터의 양 등을 종합적으로 고려하여 비율을 결정해야 합니다. 핵심은 각 세트가 자신의 역할을 수행하기에 충분한 양의 데이터를 포함하도록 하는 것입니다.

결과의 재현성 확보: 랜덤 시드(Random Seed)의 역할

데이터를 무작위로 분할할 때, 실행할 때마다 다른 방식으로 분할되어 모델 성능 평가 결과가 달라질 수 있습니다. 이는 실험 결과를 비교하거나 다른 사람과 작업을 공유할 때 혼란을 야기할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 랜덤 분할 함수를 사용할 때 ‘랜덤 시드(Random Seed 또는 Random State)’ 값을 고정합니다. 랜덤 시드를 특정 숫자로 설정하면, 코드를 다시 실행해도 항상 동일한 방식으로 데이터가 분할되어 결과의 재현성을 확보할 수 있습니다.

테스트 데이터는 마지막 순간까지 봉인하라

다시 한번 강조하지만, 테스트 데이터는 모델 개발 과정의 가장 마지막, 즉 최종적으로 선택된 단일 모델의 일반화 성능을 평가할 때 단 한 번만 사용해야 합니다. 테스트 데이터를 사용하여 모델을 개선하려는 유혹에 빠지면 안 됩니다. 이는 마치 모의고사를 여러 번 보면서 문제 유형에 익숙해진 학생이 실제 시험에서도 그 점수를 받을 것이라고 착각하는 것과 같습니다. 테스트 데이터의 ‘신성함’을 지키는 것이 신뢰할 수 있는 모델 평가의 핵심입니다.

6. 결론: 신뢰할 수 있는 모델 개발, 올바른 데이터 분할에서 시작된다

지금까지 우리는 머신러닝 모델 개발의 숨겨진 영웅, ‘데이터 분할’에 대해 심층적으로 탐구했습니다. 학습, 검증, 테스트라는 세 가지 핵심 데이터 세트의 명확한 역할 분담, 그리고 상황에 맞는 다양한 분할 전략(단순 홀드아웃, 교차 검증, 시계열 분할, 그룹 기반 분할)의 이해는 모델의 일반화 성능을 객관적으로 평가하고 과적합이라는 치명적인 함정을 피하는 데 필수적입니다.

데이터 분할의 핵심 가치 재정립

데이터 분할은 단순히 데이터를 나누는 행위를 넘어, 우리가 만든 모델이 실험실 환경을 벗어나 실제 세상의 불확실성 속에서도 얼마나 잘 작동할 수 있을지를 가늠하는 신뢰의 척도입니다. 데이터 누수를 방지하고, 불균형을 고려하며, 테스트 데이터의 순수성을 지키는 등의 원칙을 준수할 때 비로소 우리는 모델의 진정한 가치를 알 수 있게 됩니다. 이는 마치 꼼꼼한 설계도와 견고한 기초 공사 없이 높은 건물을 올릴 수 없듯이, 올바른 데이터 분할 없이는 신뢰할 수 있는 머신러닝 모델을 구축할 수 없다는 것을 의미합니다.

상황에 맞는 최적의 분할 전략 선택의 중요성

데이터의 크기, 특성(예: 시계열, 그룹 구조), 클래스 분포 등을 면밀히 검토하여 가장 적합한 분할 전략을 선택하는 것이 중요합니다. 대용량 데이터에는 단순 홀드아웃이 충분할 수 있지만, 데이터가 부족하거나 더 높은 신뢰도가 필요할 때는 교차 검증이 효과적입니다. 시계열 데이터는 시간의 흐름을, 그룹 데이터는 그룹의 독립성을 반드시 존중해야 합니다. “하나의 크기가 모든 것에 맞지는 않는다(One size fits all)”는 격언처럼, 데이터 분할 전략 역시 문제의 맥락에 맞게 유연하게 적용되어야 합니다.

성공적인 머신러닝 여정을 위한 최종 조언

데이터 분석가, 프로덕트 오너, 또는 머신러닝 엔지니어로서 여러분이 개발하거나 평가하는 모든 모델의 이면에는 데이터 분할이라는 중요한 결정이 자리 잡고 있음을 항상 기억하십시오. 모델의 성능 지표를 맹신하기 전에, 그 지표가 어떻게 얻어졌는지, 데이터는 올바르게 분할되었는지를 먼저 질문하는 습관을 들이는 것이 중요합니다. 이 글에서 제시된 원칙과 기법들을 실제 프로젝트에 적용함으로써, 여러분은 더욱 견고하고 신뢰할 수 있는 머신러닝 솔루션을 구축하고, 데이터 기반의 의사결정에 대한 확신을 높일 수 있을 것입니다. 올바른 데이터 분할은 성공적인 머신러닝 프로젝트를 향한 여정의 가장 확실한 첫걸음입니다.

우리가 마주하는 수많은 데이터 속에는 종종 겉으로 드러나지 않는 의미 있는 그룹이나 패턴들이 숨겨져 있습니다. 예를 들어, 수많은 고객 데이터 속에서 비슷한 구매 성향을 가진 고객 그룹을 찾아내거나, 다양한 상품들 중에서 함께 구매될 가능성이 높은 상품 묶음을 발견하는 것은 비즈니스에 매우 중요한 통찰을 제공할 수 있습니다. 바로 이러한 데이터 내부에 자연스럽게 존재하는 유사성이 높은 개체들을 하나의 그룹(군집, Cluster)으로 묶어 분류하고, 각 그룹의 특징을 파악하는 데이터 마이닝 기법이 바로 ‘군집 분석(Cluster Analysis)’입니다. 군집 분석은 정답(레이블)이 없는 데이터에서 스스로 패턴을 찾아내는 대표적인 비지도 학습(Unsupervised Learning) 방법 중 하나로, 고객 세분화, 이상치 탐지, 문서 분류, 이미지 분할 등 매우 다양한 분야에서 활용됩니다. 군집을 형성하는 방식에 따라 크게 계층적 군집 분석(Hierarchical Clustering, 덴드로그램으로 표현)과 비계층적 군집 분석(Non-hierarchical Clustering, K-평균 군집 분석이 대표적)으로 나눌 수 있으며, 데이터 개체 간 또는 군집 간의 유사성을 측정하기 위해 유클리드 거리, 맨하탄 거리, 체비셰프 거리, 자카드 유사도, 코사인 유사도 등 다양한 거리 및 유사도 척도가 사용됩니다. 이 글에서는 군집 분석의 기본 개념부터 주요 방법론, 유사성 측정 방식, 그리고 성공적인 군집 분석을 위한 핵심 고려사항까지 심층적으로 탐구해보겠습니다.

군집 분석이란 무엇이며, 왜 필요할까? 🧐🧩

군집 분석은 데이터가 스스로 말하게 하여, 우리가 미처 알지 못했던 의미 있는 구조를 발견하도록 돕는 강력한 탐색적 분석 도구입니다.

데이터 속 숨은 ‘패밀리’ 찾기: 자연스러운 그룹화

우리는 종종 수많은 개체들을 어떤 기준에 따라 비슷한 것들끼리 묶고 싶어 합니다. 예를 들어, 학교에서는 학생들을 성적이나 특정 과목 선호도에 따라 그룹으로 나눌 수 있고, 도서관에서는 책들을 주제나 장르별로 분류합니다. 군집 분석은 바로 이러한 ‘비슷한 것들끼리 묶는’ 작업을 데이터 기반으로 수행하는 것입니다. 중요한 것은, 이때 미리 정해진 ‘정답’이나 ‘분류 기준’ 없이 데이터 자체의 특성(변수들의 값)만을 이용하여 유사한 개체들을 찾아내고, 서로 다른 특성을 가진 그룹들과는 구분한다는 점입니다. 이렇게 형성된 각 군집(Cluster)은 내부적으로는 동질성이 높고, 다른 군집과는 이질성이 높은 특징을 갖게 됩니다.

유사성 기반 그룹화 기법: ‘끼리끼리’의 원리

군집 분석의 핵심 원리는 “유사한 것은 가깝게, 다른 것은 멀게”입니다. 즉, 데이터 공간에서 서로 가까이 위치하거나 비슷한 패턴을 보이는 데이터 포인트들을 하나의 ‘가족’ 또는 ‘무리’로 인식하고, 멀리 떨어져 있거나 다른 패턴을 보이는 데이터 포인트들과는 다른 그룹으로 분류합니다. 이때 ‘유사성’ 또는 ‘거리’를 어떻게 정의하고 측정하느냐가 군집의 형태와 결과에 매우 중요한 영향을 미칩니다.

군집 분석의 주요 목표 및 활용

군집 분석은 그 자체로 최종적인 분석 목표가 될 수도 있지만, 다른 분석을 위한 전처리 단계나 탐색적 데이터 분석의 중요한 과정으로도 활용됩니다. 주요 목표와 활용 분야는 다음과 같습니다.

1. 데이터 요약 및 구조 파악: 방대한 데이터셋을 소수의 의미 있는 군집으로 요약하여 전체 데이터의 구조를 이해하고 복잡성을 줄입니다.
2. 새로운 패턴 및 인사이트 발견: 기존에는 알지 못했던 데이터 내의 숨겨진 그룹이나 패턴을 발견하여 새로운 가설을 설정하거나 비즈니스 기회를 포착합니다.
3. 이상치 탐지 (Outlier Detection): 어떤 군집에도 속하지 않거나, 매우 작은 크기의 군집을 형성하는 데이터 포인트는 이상치일 가능성이 높으므로 이를 식별하는 데 활용될 수 있습니다.
4. 고객 세분화 (Customer Segmentation): 고객의 인구 통계학적 정보, 구매 이력, 행동 패턴 등을 기반으로 유사한 고객 그룹을 찾아내고, 각 그룹의 특성에 맞는 맞춤형 마케팅 전략이나 상품 추천 서비스를 제공합니다. (가장 대표적인 활용 사례)
5. 문서 분류 및 토픽 모델링: 유사한 주제나 내용을 가진 문서들을 그룹화하여 자동으로 분류하거나, 텍스트 데이터에서 주요 토픽을 추출합니다.
6. 이미지 분할 (Image Segmentation): 이미지 내에서 유사한 색상이나 질감을 가진 픽셀들을 그룹화하여 특정 객체나 영역을 분리해냅니다.
7. 생물학 및 의학 연구: 유전자 발현 패턴이 유사한 유전자 그룹을 찾거나, 유사한 증상을 보이는 환자 그룹을 분류하여 질병 연구 및 진단에 활용합니다.
8. 사회 과학 연구: 유사한 특성을 가진 사회 집단을 분류하거나, 특정 사회 현상의 유형을 파악합니다.

지도학습(분류)과의 차이점: 정답이 없는 탐험

군집 분석은 종종 지도 학습(Supervised Learning)의 한 방법인 분류(Classification)와 혼동되기도 하지만, 둘 사이에는 결정적인 차이가 있습니다.

• 분류: 이미 각 데이터가 어떤 범주(클래스 또는 레이블)에 속하는지 ‘정답’이 주어진 상태에서 학습하여, 새로운 데이터가 어떤 범주에 속할지를 예측하는 모델을 만듭니다. (예: 스팸 메일 분류 – 각 메일이 스팸인지 아닌지 레이블이 있음)
• 군집 분석: 데이터에 대한 사전 정보나 ‘정답’ 레이블 없이, 데이터 자체의 유사성만을 기반으로 숨겨진 그룹 구조를 발견해내는 비지도 학습 방법입니다. (예: 고객 데이터를 주고 “알아서 비슷한 고객들끼리 묶어봐”라고 하는 것)

즉, 분류는 ‘이미 알고 있는 그룹에 새로운 데이터를 할당’하는 것이고, 군집 분석은 ‘데이터 속에 어떤 그룹들이 숨어있는지 처음으로 찾아내는’ 탐험과 같습니다. Product Owner는 군집 분석 결과를 통해 기존에 인지하지 못했던 새로운 고객 세그먼트를 발견하고, 이를 바탕으로 새로운 제품 기능이나 타겟 마케팅 전략을 수립할 수 있습니다. 데이터 분석가는 복잡한 데이터셋의 구조를 이해하고, 이상치를 탐지하며, 다른 분석 모델의 입력 변수를 생성하는 데 군집 분석을 활용할 수 있습니다.

군집 분석의 주요 방법론: 계층적 vs. 비계층적 🌳🆚🧺

군집 분석 방법론은 크게 군집을 형성해나가는 방식에 따라 계층적 군집 분석과 비계층적 군집 분석으로 나눌 수 있습니다. 각각의 특징과 대표적인 알고리즘을 살펴보겠습니다.

1. 계층적 군집 분석 (Hierarchical Clustering) – 가계도 그리듯 묶어나가기 🌳

정의 및 원리:

계층적 군집 분석은 개별 데이터 포인트들을 점진적으로 유사한 것들끼리 묶어나가거나(병합형/응집형), 또는 전체 데이터를 하나의 큰 군집으로 시작하여 점차 이질적인 부분으로 나누어가는(분할형) 방식으로 군집을 형성합니다. 이러한 과정을 통해 데이터들 간의 계층적인 군집 구조를 나무 모양의 그림인 덴드로그램(Dendrogram)으로 시각화할 수 있습니다.

• 병합형/응집형 (Agglomerative) 계층적 군집: 가장 널리 사용되는 방식으로, 다음과 같은 단계를 거칩니다.
  1. 각 데이터 포인트를 하나의 개별적인 군집으로 간주합니다. (즉, N개의 데이터 포인트가 있다면 N개의 군집으로 시작)
  2. 모든 군집 간의 거리(또는 유사도)를 계산합니다.
  3. 가장 가까운(유사한) 두 군집을 찾아 하나의 새로운 군집으로 병합합니다.
  4. 다시 모든 군집 간의 거리를 계산합니다. (새롭게 형성된 군집과 기존 군집 간의 거리 계산 방식이 중요 – 아래 ‘군집 간 연결 방법’ 참조)
  5. 모든 데이터 포인트가 하나의 거대한 군집으로 묶일 때까지 3~4단계를 반복합니다.
• 분할형 (Divisive) 계층적 군집: 병합형과 반대로, 처음에는 모든 데이터 포인트를 하나의 군집으로 간주하고, 특정 기준에 따라 점차 작은 군집들로 분리해나갑니다. 계산량이 많아 병합형보다 덜 사용되는 경향이 있습니다.

덴드로그램 (Dendrogram):

계층적 군집 분석의 결과는 주로 덴드로그램이라는 나무 형태의 다이어그램으로 시각화됩니다.

• 가로축은 개별 데이터 포인트를 나타내고, 세로축은 군집 간의 거리 또는 유사도를 나타냅니다.
• 아래에서부터 위로 올라가면서 데이터 포인트들이나 하위 군집들이 어떤 순서로, 어떤 거리(높이)에서 병합되는지를 보여줍니다.
• 분석가는 이 덴드로그램을 보고 적절한 높이에서 수평선을 그어 군집의 개수를 결정할 수 있습니다. (즉, 군집 개수를 미리 정할 필요 없이, 결과를 보고 사후적으로 판단 가능)

군집 간 연결 방법 (Linkage Methods):

새롭게 병합된 군집과 다른 군집 간의 거리를 어떻게 정의하느냐에 따라 군집의 형태가 달라질 수 있습니다. 주요 연결 방법은 다음과 같습니다.

• 단일 연결 (Single Linkage / Nearest Neighbor): 두 군집에 속한 데이터 포인트들 간의 모든 쌍의 거리 중 최단 거리를 두 군집 간의 거리로 정의합니다. 길게 늘어선 사슬 형태의 군집을 만들기 쉽습니다.
• 완전 연결 (Complete Linkage / Farthest Neighbor): 두 군집에 속한 데이터 포인트들 간의 모든 쌍의 거리 중 최장 거리를 두 군집 간의 거리로 정의합니다. 비교적 동그랗고 콤팩트한 군집을 만드는 경향이 있습니다.
• 평균 연결 (Average Linkage): 두 군집에 속한 모든 데이터 포인트 쌍들 간의 평균 거리를 두 군집 간의 거리로 정의합니다. 단일 연결과 완전 연결의 중간적인 특성을 갖습니다.
• 중심 연결 (Centroid Linkage): 각 군집의 중심(평균)을 계산하고, 두 군집 중심 간의 거리를 두 군집 간의 거리로 정의합니다.
• 와드 연결 (Ward’s Linkage / Ward’s Method): 두 군집을 병합했을 때, 군집 내 편차 제곱합(Within-cluster Sum of Squares, WCSS)의 증가량을 최소화하는 방향으로 군집을 병합합니다. 비교적 크기가 비슷한 군집을 만드는 경향이 있으며, 널리 사용됩니다.

장점:

• 군집의 개수(K)를 미리 정할 필요가 없습니다. 덴드로그램을 보고 분석가가 적절한 수준에서 군집 개수를 결정할 수 있습니다.
• 군집이 형성되는 계층적인 과정을 덴드로그램을 통해 시각적으로 파악할 수 있어, 데이터의 구조를 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 다양한 군집 간 연결 방법을 사용하여 데이터 특성에 맞는 군집화를 시도할 수 있습니다.

단점:

• 계산량이 많아 대용량 데이터셋에는 적용하기 어렵습니다. (모든 데이터 포인트 쌍 간의 거리를 계산해야 하므로 시간 복잡도가 높음)
• 한번 군집이 형성되면(병합 또는 분할되면) 이후 단계에서 그 결정이 번복되지 않아, 초기 단계의 잘못된 병합이 전체 결과에 영향을 미칠 수 있습니다. (Greedy approach)
• 어떤 연결 방법을 사용하고, 덴드로그램의 어느 수준에서 군집을 자를지에 대한 판단이 다소 주관적일 수 있습니다.

예시:

• 생물학에서 종(Species)들의 진화 관계를 나타내는 계통수(Phylogenetic Tree) 작성.
• 문서들을 주제의 유사성에 따라 계층적으로 분류.
• 소비자들의 라이프스타일 유형을 계층적으로 분석.

2. 비계층적 군집 분석 (Non-hierarchical Clustering / Partitioning Clustering) – 미리 정한 바구니에 담기 🧺

정의 및 원리:

비계층적 군집 분석(또는 분할적 군집 분석)은 전체 데이터를 미리 정해진 K개의 서로 배타적인 군집(Partition)으로 나누는 방식입니다. 각 데이터 포인트는 자신이 속한 군집 내에서는 유사성이 높고, 다른 군집에 속한 데이터 포인트와는 유사성이 낮도록 할당됩니다. 가장 대표적인 알고리즘으로 K-평균 군집 분석(K-Means Clustering)이 있습니다.

K-평균 군집 분석 (K-Means Clustering):

• 작동 방식 (알고리즘 단계):
  1. 초기화 (Initialization): 분석가가 미리 지정한 군집의 개수(K)만큼의 초기 군집 중심(Centroid)을 임의로 설정합니다. (또는 특정 방법을 사용하여 초기 중심을 선택)
  2. 할당 (Assignment): 각 데이터 포인트를 현재의 K개 군집 중심들 중에서 가장 가까운(거리가 짧은) 군집 중심에 할당합니다. (일반적으로 유클리드 거리 사용)
  3. 중심 업데이트 (Update): 2단계에서 각 군집에 새롭게 할당된 데이터 포인트들의 평균을 계산하여 해당 군집의 새로운 중심(Centroid)으로 업데이트합니다.
  4. 반복 (Iteration): 2단계와 3단계를 군집 중심의 위치에 더 이상 변화가 없거나, 미리 정해진 반복 횟수에 도달할 때까지 반복합니다.
• 중요 파라미터:
  • K (군집의 개수): 분석가가 사전에 반드시 지정해야 하는 가장 중요한 파라미터입니다. 적절한 K값을 찾는 것이 K-평균 군집 분석의 성패를 좌우할 수 있습니다. (아래 ‘성공적인 군집 분석을 위한 핵심 고려사항’에서 K값 결정 방법 참조)
• 목표: 각 데이터 포인트로부터 자신이 속한 군집의 중심까지의 거리 제곱합(WCSS, Within-Cluster Sum of Squares 또는 SSE, Sum of Squared Errors)을 최소화하는 K개의 군집을 찾는 것입니다.

장점:

• 알고리즘이 비교적 간단하고 이해하기 쉬우며, 계산 속도가 빨라 대용량 데이터셋에도 적용하기 용이합니다.
• 다양한 분야에서 널리 사용되고 있으며, 많은 분석 도구에서 쉽게 구현할 수 있습니다.

단점:

• 최적의 군집 개수(K)를 분석가가 미리 지정해야 하는 어려움이 있습니다. (K값 선택에 따라 결과가 크게 달라짐)
• 초기 군집 중심의 위치에 따라 최종 군집 결과가 달라질 수 있습니다. (지역 최적해(Local Optimum)에 빠질 위험. 이를 해결하기 위해 여러 번 다른 초기 중심으로 시작하여 가장 좋은 결과를 선택하는 방법(예: K-Means++)이 사용되기도 합니다.)
• 구형(Spherical)이 아니거나 크기가 서로 다른 복잡한 모양의 군집은 잘 찾아내지 못하는 경향이 있습니다. (각 데이터 포인트를 가장 가까운 ‘중심’에 할당하므로)
• 이상치(Outlier)에 민감하게 반응하여 군집 중심이 왜곡될 수 있습니다.
• 범주형 데이터에는 직접 적용하기 어렵습니다. (거리 계산 기반이므로. K-모드(K-Modes)와 같은 변형 알고리즘 사용)

예시:

• 고객 시장 세분화: 구매 패턴, 인구 통계 정보 등을 바탕으로 고객들을 K개의 뚜렷한 그룹으로 분류하여 타겟 마케팅 전략 수립.
• 이미지 압축 (색상 군집화): 이미지 내의 수많은 색상들을 K개의 대표 색상으로 군집화하여 표현함으로써 이미지 파일 크기를 줄입니다.
• 문서 군집화: 특정 키워드 등장 빈도 등을 기준으로 문서들을 K개의 주제 그룹으로 분류.

3. 기타 주요 군집 분석 방법 (간략 소개)

• 밀도 기반 군집 분석 (Density-based Clustering): 데이터 포인트들이 빽빽하게 모여 있는 영역(고밀도 영역)을 하나의 군집으로 인식하고, 이러한 고밀도 영역들을 서로 연결하여 임의의 모양을 가진 군집을 찾아냅니다. 앞서 이상치 탐지에서 언급된 DBSCAN이 대표적이며, 노이즈(이상치)를 잘 구분해내고 군집 개수를 미리 정할 필요가 없다는 장점이 있습니다.
• 모델 기반 군집 분석 (Model-based Clustering): 데이터가 특정 확률 분포(모델)로부터 생성되었다고 가정하고, 각 데이터 포인트가 어떤 분포(군집)에 속할 확률을 추정하는 방식입니다. 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Models, GMM)이 대표적이며, 각 군집이 가우시안(정규) 분포를 따른다고 가정하고 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘 등을 사용하여 모델 파라미터를 추정합니다. 타원형 등 다양한 모양의 군집을 찾을 수 있고, 각 데이터가 여러 군집에 속할 확률(Soft Clustering)도 제공할 수 있습니다.
• 격자 기반 군집 분석 (Grid-based Clustering): 데이터 공간을 여러 개의 작은 격자(셀)로 나눈 후, 데이터 포인트가 많이 포함된 고밀도 셀들을 중심으로 군집을 형성하는 방식입니다. 처리 속도가 빠르다는 장점이 있지만, 격자 크기 설정에 민감하고 고차원 데이터에는 적용하기 어려울 수 있습니다. (예: STING, CLIQUE)

계층적 군집 분석 vs. K-평균 군집 분석 비교

‘거리’와 ‘유사도’: 군집을 나누는 기준 📏❤️💔

군집 분석의 핵심은 ‘유사한 데이터끼리 묶는 것’입니다. 그렇다면 무엇을 기준으로 ‘유사하다’ 또는 ‘유사하지 않다’를 판단할 수 있을까요? 바로 데이터 포인트 간 또는 군집 간의 거리(Distance) 또는 유사도(Similarity)를 측정하는 다양한 척도들이 그 기준이 됩니다.

유사성 측정의 중요성: 어떤 기준으로 묶을 것인가?

어떤 거리 또는 유사도 척도를 사용하느냐에 따라 군집 분석의 결과, 즉 형성되는 군집의 모양과 구성원이 크게 달라질 수 있습니다. 따라서 분석 대상 데이터의 특성(예: 연속형, 범주형, 이진형)과 분석 목적에 맞는 적절한 척도를 선택하는 것이 매우 중요합니다. 일반적으로 거리는 값이 작을수록 두 데이터 포인트가 유사하다는 것을 의미하고, 유사도는 값이 클수록 두 데이터 포인트가 유사하다는 것을 의미합니다.

거리 측정 방법 (Distance Measures) – 가까울수록 ‘우리 편’

주로 연속형 수치 데이터로 구성된 변수들 간의 거리를 측정하는 데 사용됩니다.

1. 유클리드 거리 (Euclidean Distance):
   • 정의: 두 데이터 포인트 p(p1, p2, ..., pn)와 q(q1, q2, ..., qn) 사이를 잇는 가장 짧은 직선 거리를 의미합니다. 우리가 일상적으로 생각하는 두 점 사이의 거리 개념과 가장 유사합니다.
   • 계산 방법 (개념적): sqrt( Σ(pi - qi)² ) (각 차원별 차이의 제곱합의 제곱근)
   • 특징: 가장 널리 사용되는 거리 척도이며, 이해하고 계산하기 쉽습니다. 데이터 공간을 직교 좌표계로 가정합니다.
   • 고려사항: 각 변수의 측정 단위(스케일)에 민감하므로, 변수들의 단위가 다르거나 값의 범위 차이가 클 경우, 특정 변수의 영향력이 과도하게 커질 수 있습니다. 따라서 분석 전에 각 변수를 표준화(Standardization)하거나 정규화(Normalization)하는 전처리 과정이 필요할 수 있습니다.
2. 맨하탄 거리 (Manhattan Distance / City Block Distance / L1 Norm):
   • 정의: 두 데이터 포인트 사이를 이동할 때, 각 좌표축을 따라서만 이동할 수 있다고 가정했을 때의 최단 이동 거리의 합입니다. 마치 뉴욕 맨하탄의 격자형 도로망에서 한 지점에서 다른 지점까지 이동하는 경로의 길이와 같다고 해서 붙여진 이름입니다.
   • 계산 방법 (개념적): Σ |pi - qi| (각 차원별 차이의 절댓값의 합)
   • 특징: 유클리드 거리보다 계산이 간단하며, 변수 간의 상관관계를 덜 고려합니다. 이상치의 영향을 유클리드 거리보다 덜 받을 수 있습니다.
   • 고려사항: 유클리드 거리와 마찬가지로 변수의 스케일에 민감합니다.
3. 체비셰프 거리 (Chebyshev Distance / Maximum Value Distance / L∞ Norm):
   • 정의: 두 데이터 포인트 사이의 각 좌표값 차이들 중에서 가장 큰 값을 두 점 사이의 거리로 정의합니다.
   • 계산 방법 (개념적): max( |pi - qi| )
   • 특징: 특정 한 차원에서의 차이가 전체 거리를 결정합니다. 마치 체스판에서 킹(King)이 한 번에 이동할 수 있는 최소 횟수와 유사합니다.
   • 고려사항: 다른 거리 척도들에 비해 덜 직관적일 수 있으며, 특정 상황에서만 유용하게 사용될 수 있습니다.

유사도 측정 방법 (Similarity Measures) – 닮을수록 ‘우리 편’

주로 이진 데이터, 범주형 데이터, 또는 텍스트 데이터와 같이 벡터 공간에서의 거리 개념을 직접 적용하기 어려운 경우에 유사성을 측정하는 데 사용됩니다.

4. 자카드 유사도 (Jaccard Similarity / Jaccard Index):
   • 정의: 두 집합 간의 유사성을 측정하는 지표로, 두 집합의 교집합(공통으로 포함하는 원소)의 크기를 두 집합의 합집합(모든 원소)의 크기로 나눈 값입니다. 0과 1 사이의 값을 가지며, 1에 가까울수록 두 집합이 유사함을 의미합니다.
   • 계산 방법: J(A, B) = |A ∩ B| / |A ∪ B|
   • 특징: 주로 이진 변수(0 또는 1)로 표현된 데이터셋 간의 유사도를 측정하는 데 많이 사용됩니다. (예: 특정 상품을 구매했는지 여부, 특정 단어가 문서에 포함되었는지 여부). 두 대상 모두에 존재하지 않는 경우는 고려하지 않습니다.
   • 예시: 고객 A가 구매한 상품 집합과 고객 B가 구매한 상품 집합 간의 유사도 측정.
5. 코사인 유사도 (Cosine Similarity):
   • 정의: 두 데이터 포인트(또는 문서, 아이템 등)를 벡터로 표현했을 때, 이 두 벡터 간의 코사인 각도(cosine of the angle)를 이용하여 유사도를 측정하는 방법입니다. 두 벡터의 방향이 얼마나 유사한지에 초점을 맞추며, 벡터의 크기(길이)에는 영향을 받지 않습니다. -1에서 +1 사이의 값을 가지며(보통 0에서 1 사이로 사용), 1에 가까울수록 두 벡터의 방향이 유사함을 의미합니다.
   • 계산 방법 (개념적): 두 벡터 A, B의 내적(Dot Product)을 각 벡터의 크기(Magnitude 또는 L2 Norm)의 곱으로 나눈 값. Cosine(A, B) = (A · B) / (||A|| * ||B||)
   • 특징: 주로 텍스트 마이닝(문서 간 유사도 측정), 추천 시스템(사용자 간 또는 아이템 간 유사도 측정), 정보 검색 분야에서 널리 사용됩니다. 문서 내 단어의 등장 빈도(TF-IDF) 벡터 간의 유사도를 측정하는 데 효과적입니다.
   • 예시: 두 뉴스 기사 내용의 유사도 측정, 사용자 A와 사용자 B의 영화 평점 패턴 유사도 측정.

척도에 따른 선택과 데이터 표준화의 중요성

어떤 거리/유사도 척도를 선택할지는 분석 대상 데이터의 변수 유형(연속형, 범주형, 이진형 등)과 측정 척도를 가장 먼저 고려해야 합니다. 연속형 수치 데이터에는 유클리드 거리나 맨하탄 거리 등이 주로 사용되고, 이진 데이터나 집합 데이터에는 자카드 유사도, 텍스트나 고차원 희소 데이터에는 코사인 유사도가 효과적일 수 있습니다.

또한, 유클리드 거리나 맨하탄 거리와 같이 값의 크기에 영향을 받는 거리 척도를 사용할 경우에는, 각 변수의 측정 단위나 값의 범위가 다르면 특정 변수가 거리에 과도한 영향을 미칠 수 있습니다. 예를 들어, 한 변수는 1~10 범위의 값을 갖고 다른 변수는 1000~10000 범위의 값을 갖는다면, 두 번째 변수의 차이가 전체 거리를 거의 결정하게 됩니다. 따라서 이러한 경우에는 군집 분석 전에 반드시 각 변수를 동일한 스케일로 변환하는 데이터 표준화(Standardization, 예: Z-점수 변환) 또는 정규화(Normalization, 예: 최소-최대 스케일링) 과정이 필요합니다.

주요 거리/유사도 측정 방법 요약

성공적인 군집 분석을 위한 핵심 고려사항 🎯💡⚙️

단순히 군집 분석 알고리즘을 실행하는 것을 넘어, 의미 있고 신뢰할 수 있는 군집 결과를 얻기 위해서는 몇 가지 중요한 사항들을 신중하게 고려해야 합니다.

적절한 군집 개수(K) 결정: 몇 개의 그룹으로 나눌 것인가?

K-평균 군집 분석과 같이 군집의 개수(K)를 미리 지정해야 하는 비계층적 군집 방법에서는, 최적의 K값을 찾는 것이 매우 중요합니다. K값이 너무 작으면 서로 다른 특성을 가진 그룹들이 하나의 군집으로 묶여 중요한 패턴을 놓칠 수 있고, K값이 너무 크면 하나의 의미 있는 그룹이 여러 개의 작은 군집으로 과도하게 나뉘어 해석이 어려워질 수 있습니다. 적절한 K값을 결정하는 데 도움이 되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

• 엘보우 방법 (Elbow Method): K값을 1부터 점차 늘려가면서 각 K값에 대한 군집 내 편차 제곱합(WCSS 또는 SSE)을 계산하여 그래프로 그립니다. WCSS는 K값이 증가함에 따라 일반적으로 감소하는데, 이 감소폭이 급격히 줄어드는 지점(마치 팔꿈치처럼 꺾이는 부분)을 최적의 K값으로 선택합니다. 하지만 팔꿈치 지점이 명확하지 않은 경우도 많습니다.
• 실루엣 계수 (Silhouette Coefficient): 각 데이터 포인트가 자신이 속한 군집 내의 다른 데이터들과 얼마나 유사하고, 동시에 다른 군집의 데이터들과는 얼마나 다른지를 측정하는 지표입니다. 실루엣 계수는 -1에서 +1 사이의 값을 가지며, +1에 가까울수록 해당 데이터 포인트가 자신의 군집에 잘 속해 있고 다른 군집과는 잘 분리되어 있음을 의미합니다. 모든 데이터 포인트의 평균 실루엣 계수가 가장 높아지는 K값을 선택하는 방법입니다.
• 갭 통계량 (Gap Statistic): 실제 데이터의 WCSS와, 데이터에 아무런 군집 구조가 없다고 가정한 무작위 데이터(참조 분포)로부터 얻은 WCSS를 비교하여, 그 차이(Gap)가 가장 커지는 K값을 최적으로 선택합니다. 다른 방법에 비해 통계적으로 더 정교한 접근 방식입니다.
• 도메인 지식 및 비즈니스 요구사항: 통계적인 지표 외에도, 해당 분야의 전문가 의견이나 실제 비즈니스에서 활용 가능한 군집의 개수 등을 고려하여 최종 K값을 결정하는 것이 중요합니다.

변수 선택 및 전처리: 어떤 기준으로 묶을 것인가?

군집 분석의 결과는 어떤 변수들을 사용하여 분석했는지에 따라 크게 달라집니다. 분석 목적과 관련이 없거나 노이즈가 많은 변수는 오히려 군집 형성을 방해하고 결과의 해석을 어렵게 만들 수 있습니다. 따라서 군집 분석 전에 분석 목적에 맞는 적절한 변수를 선택하고, 필요한 경우 데이터 스케일링(표준화 또는 정규화), 이상치 처리, 결측값 처리 등 적절한 데이터 전처리 과정을 거치는 것이 매우 중요합니다. 특히, 거리 기반 군집 방법에서는 변수들의 스케일 차이가 결과에 큰 영향을 미치므로 스케일링이 필수적일 수 있습니다.

결과 해석 및 검증: 찾아낸 그룹은 정말 의미 있는가?

군집 분석을 통해 여러 개의 군집이 도출되었다면, 다음으로 중요한 것은 각 군집이 어떤 특징을 가지고 있으며, 비즈니스적으로 어떤 의미를 갖는지 해석하는 것입니다.

• 군집 프로파일링: 각 군집별로 주요 변수들의 평균, 중앙값, 분포 등을 비교 분석하여 각 군집의 주요 특징을 기술합니다. (예: “1번 군집은 20대 여성이며, 온라인 구매 빈도가 높고, 패션 상품에 관심이 많다.”)
• 군집의 안정성 및 타당성 검토: 군집 분석 결과가 얼마나 안정적이고 신뢰할 만한지를 평가합니다. 예를 들어, 표본을 다르게 추출하거나 알고리즘의 초기값을 변경했을 때도 유사한 군집 결과가 나오는지(안정성), 또는 군집 결과가 외부의 다른 기준이나 알려진 사실과 부합하는지(타당성) 등을 검토할 수 있습니다.
• 도메인 지식 활용: 통계적인 결과만으로 군집을 해석하기보다는, 해당 분야의 전문가 의견을 참고하여 각 군집의 실제적인 의미와 활용 방안을 모색하는 것이 중요합니다.

이상치의 영향 고려

많은 군집 분석 알고리즘, 특히 K-평균 군집은 이상치(Outlier)에 민감하게 영향을 받을 수 있습니다. 이상치는 군집의 중심을 왜곡시키거나, 실제로는 하나의 군집인 것을 여러 개로 나누거나, 또는 독립적인 작은 군집을 형성할 수 있습니다. 따라서 군집 분석 전에 이상치를 탐지하고 적절히 처리(제거, 대체 등)하거나, 이상치에 덜 민감한 로버스트한 군집 방법(예: DBSCAN, K-중앙값 군집(K-Medoids))을 사용하는 것을 고려해야 합니다.

Product Owner는 고객 세분화 결과를 바탕으로 각 세그먼트의 니즈에 맞는 새로운 제품 기능을 기획하거나 맞춤형 마케팅 메시지를 전달할 수 있습니다. 데이터 분석가는 군집 분석을 통해 데이터의 숨겨진 구조를 파악하고, 이를 다른 예측 모델의 입력 변수로 활용하거나 이상 행동 패턴을 감지하는 데 사용할 수 있습니다. User Researcher는 사용자들을 유사한 행동이나 태도를 가진 그룹으로 묶어 각 그룹별 페르소나를 정의하고, 디자인 개선 방향을 설정하는 데 군집 분석 결과를 활용할 수 있습니다.

최신 동향: 대규모 데이터 및 복잡한 데이터 군집

최근에는 데이터의 양이 방대해지고 형태가 더욱 복잡해짐에 따라, 전통적인 군집 분석 방법의 한계를 극복하기 위한 새로운 기술들이 등장하고 있습니다. 예를 들어, 대규모 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 분산 군집 알고리즘, 텍스트나 이미지와 같은 비정형 데이터를 위한 특화된 군집 방법(예: 토픽 모델링, 딥러닝 기반 군집), 여러 데이터 소스를 통합하여 군집하는 다중 뷰 군집(Multi-view Clustering) 등이 활발히 연구되고 활용되고 있습니다.

결론: 군집 분석, 데이터 속 숨겨진 보석을 캐는 탐험 🗺️💎✨

탐색적 데이터 분석의 강력한 도구

군집 분석은 정답이 없는 데이터 속에서 스스로 질서를 찾아내고, 우리가 미처 알지 못했던 의미 있는 그룹과 패턴을 발견하도록 돕는 강력한 탐색적 데이터 분석(Exploratory Data Analysis, EDA) 도구입니다. 이는 마치 미지의 세계를 탐험하며 숨겨진 보물을 찾아내는 과정과 같습니다. 때로는 예상치 못한 발견을 통해 기존의 가설을 뒤엎고 새로운 시각을 제시하기도 합니다.

새로운 통찰과 가치 발견의 시작

고객 세분화를 통한 초개인화 마케팅, 이상 거래 탐지를 통한 금융 사기 예방, 유전자 분석을 통한 질병 치료법 개발 등 군집 분석은 이미 다양한 분야에서 실질적인 가치를 창출하고 있습니다. 중요한 것은 단순히 군집을 나누는 것에 그치지 않고, 그 결과를 바탕으로 ‘왜 이런 그룹이 형성되었을까?’, ‘이 그룹은 어떤 특징을 가지고 있을까?’, ‘이 발견을 어떻게 활용할 수 있을까?’라는 질문을 던지고 구체적인 행동으로 연결하는 것입니다.

계층적 군집, K-평균 군집, 그리고 다양한 거리/유사도 측정 방법 등 오늘 살펴본 군집 분석의 세계는 매우 넓고 깊습니다. 이 강력한 분석 도구를 올바르게 이해하고 현명하게 활용하여, 여러분의 데이터 속에서 숨겨진 보석과 같은 통찰을 발견하고 새로운 가치를 창출해나가시기를 응원합니다!