앙상블 모델 중 RandomForest 수업 중에
DataConversionWarning이라는 경고 메시지를 접하게 되었습니다. 이 포스트를 통해DataConversionWarning의 원인과 해결 방법에 대해 자세히 알아보고자 합니다.
DataConversionWarning의 원인
DataConversionWarning은 사이킷런에서 입력 데이터가 모델이 기대하는 형식과 다를 때 발생합니다.
이 경고의 주요 원인은 크게 두 가지로 나뉩니다.
첫째, 타겟 변수의 형태 불일치입니다. 대부분의 사이킷런 모델들은 타겟 변수 y가 1차원 배열이기를 기대합니다. 그런데 사용자가 2차원 배열이나 판다스 데이터 프레임 형태의 y를 제공하면, 모델이 이를 제대로 해석하지 못해 DataConversionWarning이 발생할 수 있습니다.
모델에 따라 입력 데이터의 형태 요구사항이 다를 수 있습니다. 예를 들어, 로지스틱 회귀나 결정트리 모델은 판다스 시리즈를 타겟 데이터로 사용해도 문제가 없는 경우가 많습니다. 로지스틱 회귀나 결정트리와 같은 일부 모델들은 내부적으로 2차원 배열이나 판다스 시리즈 형태의 타겟 변수를 처리할 수 있도록 설계되어 있어서, 이들 모델은 타겟 변수가 2차원 배열이나 판다스 시리즈일 때 자동으로 이를 적절한 형태로 변환하여 사용합니다.
둘째, 입력 데이터의 자료형 변환이 있습니다. 예를 들어, 모델이 부동소수점 데이터를 기대하는데 정수형 데이터가 제공되는 경우, 사이킷런이 자동으로 데이터 타입을 변환하면서 이 경고가 발생할 수 있습니다. 이러한 경고는 데이터가 예상한 방식으로 처리되지 않을 때 나타나며, 모델의 성능에 영향을 미칠 수 있습니다.
해결 방법
DataConversionWarning을 해결하려면 모델이 요구하는 형태로 입력 데이터를 처리해야 합니다. 첫째, 타겟 변수의 차원을 조정합니다. 만약 y_train이 판다스 데이터 프레임이나 2차원 배열의 형태라면, numpy의 ravel() 함수를 사용하여 1차원 배열로 변환할 수 있습니다.
y_train = y_train.values.ravel()혹은 reshape를 사용할 수도 있습니다.
y_train = y_train.values.reshape(-1)위와 같은 방식으로 타겟 변수의 차원을 1차원으로 조정합니다. 이렇게 하면 타겟 변수가 사이킷런 모델이 기대하는 형태로 변환됩니다.
둘째, 필요한 경우 입력 데이터의 자료형을 변환합니다. 만약 모델이 부동소수점 데이터를 기대한다면,
X_train = X_train.astype(float)이렇게 입력 데이터를 적절한 형태로 변환할 수 있습니다. 이러한 단계를 거치면 DataConversionWarning을 방지하고 모델의 정확도와 성능을 높일 수 있습니다.
ravel() vs flatten() vs reshape(-1)
타겟 변수의 차원을 조정할 때 ravel(), flatten(), reshape(-1) 중 어느 것을 사용할지 결정해야 합니다. 이 세 함수는 모두 비슷한 기능을 수행하지만, 각각의 작동 방식과 메모리 관리에서 차이가 있습니다.
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ravel(): 원본 배열과 메모리를 공유할 가능성이 있습니다. 이는ravel()로 생성된 배열을 수정하면 원본 배열에도 영향을 줄 수 있다는 것을 의미합니다.ravel()은 메모리 효율적인 방법으로 배열을 1차원으로 만듭니다. -
flatten(): 항상 원본 배열의 복사본을 새로운 메모리 공간에 생성합니다. 따라서flatten()으로 생성된 배열을 수정해도 원본 배열은 변경되지 않습니다. 원본 데이터의 안전성을 보장하고 싶을 때 적합합니다. -
reshape(-1): 배열을 지정된 다른 형태로 재구성합니다.-1을 사용하면 배열의 길이에 기반하여 해당 차원의 크기가 자동으로 계산됩니다.reshape(-1)은 보다 명시적으로 배열의 새로운 형태를 지정하는 방식입니다.
실제 머신러닝 프로젝트에서 타겟 변수 y_train의 차원을 조정하는 작업에서 이 세 메소드 사이에는 큰 차이가 없을 수 있습니다. y_train은 일반적으로 수정될 일이 거의 없으므로, 이러한 메소드들을 사용하여 차원을 조정해도 결과에 큰 영향을 미치지 않습니다. 따라서, 상황에 따라 가장 적합하다고 생각되는 메소드를 선택하여 사용할 수 있습니다.
정리
DataConversionWarning는 사이킷런에서 데이터 형식이 모델이 기대하는 형식과 다를 때 발생하며, 주로 타겟 변수의 형태 불일치 또는 입력 데이터의 자료형 변환으로 인해 발생합니다. 이를 해결하기 위해 ravel(), flatten(), reshape(-1)과 같은 메소드를 사용하여 타겟 변수의 차원을 조정할 수 있습니다. 각 메소드는 타겟 데이터의 차원을 수정하는 작업에서는 세 메소드 간에 큰 차이가 없을 수도 있습니다.
