[R] 여러개의 변수를 가진 DataFrame을 무작위 층화 샘플링으로 Train, Test set 분할하고 표준화하기
R 분석과 프로그래밍/R 데이터 전처리 2020. 1. 19. 13:08이번 포스팅에서는 R을 사용하여 예측이나 분류 모델링을 할 때 기본적으로 필요한 두가지 작업인
(1) DataFrame을 Train set, Test set 으로 분할하기
(Split a DataFrame into Train and Test set)
- (1-1) 무작위 샘플링에 의한 Train, Test set 분할
(Split of Train, Test set by Random Sampling)
- (1-2) 순차 샘플링에 의한 Train, Test set 분할
(Split of Train, Test set by Sequential Sampling)
- (1-3) 층화 무작위 샘플링에 의한 Train, Test set 분할
(Split of Train, Test set by Stratified Random Sampling)
(2) 여러개의 숫자형 변수를 가진 DataFrame을 표준화하기
(Standardization of Numeric Data)
- (2-1) z-변환 (z-transformation, standardization)
- (2-2) [0-1] 변환 ([0-1] transformation, normalization)
(3) 여러개의 범주형 변수를 가진 DataFrame에서 가변수 만들기
(Getting Dummy Variables)
에 대해서 소개하겠습니다.
예제로 사용할 Cars93 DataFrame을 MASS 패키지로 부터 불러오겠습니다. 변수가 무척 많으므로 예제를 간단하게 하기 위해 설명변수 X로 'Price', 'Horsepower', 'RPM', 'Length', 'Type', 'Origin' 만을 subset 하여 가져오고, 반응변수 y 로는 'MPG.highway' 변수를 사용하겠습니다.
# get Cars93 DataFrame from MASS package library(MASS) data(Cars93) str(Cars93)
$ Make : Factor w/ 93 levels "Acura Integra",..: 1 2 4 3 5 6 7 9 8 10 ... X <- subset(Cars93, select=c('Price', 'Horsepower', 'RPM', 'Length', 'Type', 'Origin')) head(X)
table(X$Origin)
y <- Cars93$MPG.highway y
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(1) DataFrame을 Train set, Test set 으로 분할하기 (Split a DataFrame into Train and Test set) |
(1-1) 무작위 샘플링에 의한 Train, Test set 분할 (Split of Train, Test set by Random Sampling)
간단하게 일회성으로 무작위 샘플링 하는 것이면 sample() 함수로 난수를 생성해서 indexing을 해오면 됩니다.
(* 참고 : https://rfriend.tistory.com/58)
# (1) index for splitting data into Train and Test set set.seed(1004) # for reprodicibility train_idx <- sample(1:nrow(X), size=0.8*nrow(X), replace=F) # train-set 0.8, test-set 0.2 test_idx <- (-train_idx) X_train <- X[train_idx,] y_train <- y[train_idx] X_test <- X[test_idx,] y_test <- y[test_idx] print(paste0('X_train: ', nrow(X_train))) print(paste0('y_train: ', length(y_train))) print(paste0('X_test: ', nrow(X_test))) print(paste0('y_test: ', length(y_test)))
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(1-2) 순차 샘플링에 의한 Train, Test set 분할 (Split of Train, Test set by Sequential Sampling)
시계열 분석을 할 경우 시간 순서(timestamp order)를 유지하는 것이 필요하므로 (1-1)의 무작위 샘플링을 하면 안되며, 시간 순서를 유지한 상태에서 앞서 발생한 시간 구간을 training set, 뒤의(미래의) 시간 구간을 test set 으로 분할합니다.
# sequential sampling test_size <- 0.2 test_num <- ceiling(nrow(X) * test_size) train_num <- nrow(X) - test_num X_train <- X[1:train_num,] X_test <- X[(train_num+1):nrow(X),] y_train <- y[1:train_num] y_test <- y[(train_num+1):length(y)] |
(1-3) 층화 무작위 샘플링에 의한 Train, Test set 분할 (Split of Train, Test set by Stratified Random Sampling)
위의 (1-1)과 (1-2)에서 소개한 무작위 샘플링, 순차 샘플링을 사용한 train, test set split 을 random_split() 이라는 사용자 정의함수(user-defined function)으로 정의하였으며, 층화 무작위 샘플링(stratified random sampling)을 사용한 train_test_split() 사용자 정의 함수도 이어서 정의해 보았습니다. (python sklearn의 train_test_split() 함수의 인자, 반환값이 유사하도록 정의해보았습니다) (* 참고 : https://rfriend.tistory.com/58)
# --- user-defined function of train_test split with random sampling random_split <- function(X, y , test_size , shuffle , random_state) {
test_num <- ceiling(nrow(X) * test_size) train_num <- nrow(X) - test_num
if (shuffle == TRUE) { # shuffle == True set.seed(random_state) # for reprodicibility test_idx <- sample(1:nrow(X), size=test_num, replace=F) train_idx <- (-test_idx)
X_train <- X[train_idx,] X_test <- X[test_idx,] y_train <- y[train_idx] y_test <- y[test_idx] } else { # shuffle == False X_train <- X[1:train_num,] X_test <- X[(train_num+1):nrow(X),] y_train <- y[1:train_num] y_test <- y[(train_num+1):length(y)] }
return (list(X_train, X_test, y_train, y_test)) } # --- user defined function of train_test_split() with statified random sampling train_test_split <- function(X, y , test_size=0.2 , shuffle=TRUE , random_state=2004 , stratify=FALSE, strat_col=NULL){
if (stratify == FALSE){ # simple random sampling split <- random_split(X, y, test_size, shuffle, random_state) X_train <- split[1] X_test <- split[2] y_train <- split[3] y_test <- split[4] } else { # --- stratified random sampling strata <- unique(as.character(X[,strat_col])) X_train <- data.frame() X_test <- data.frame() y_train <- vector() y_test <- vector() for (stratum in strata){ X_stratum <- X[X[strat_col] == stratum, ] y_stratum <- y[X[strat_col] == stratum] split_stratum <- random_split(X_stratum, y_stratum, test_size, shuffle, random_state) X_train <- rbind(X_train, data.frame(split_stratum[1])) X_test <- rbind(X_test, data.frame(split_stratum[2])) y_train <- c(y_train, unlist(split_stratum[3])) y_test <- c(y_test, unlist(split_stratum[4])) } } return (list(X_train, X_test, y_train, y_test)) }
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위에서 정의한 train_test_splie() 사용자 정의 함수를 사용하여 'Origin' ('USA', 'non-USA' 의 두 개 수준을 가진 요인형 변수) 변수를 사용하여 층화 무작위 샘플링을 통한 train, test set 분할 (split of train and test set using stratified random sampling in R) 을 해보겠습니다,
split_list <- train_test_split(X, y , test_size=0.2 , shuffle=TRUE , random_state=2004 , stratify=TRUE, strat_col='Origin') X_train <- data.frame(split_list[1]) X_test <- data.frame(split_list[2]) y_train <- unlist(split_list[3]) y_test <- unlist(split_list[4]) print(paste0('Dim of X_train: ', nrow(X_train), ', ', ncol(X_train))) print(paste0('Dim of X_test: ', nrow(X_test), ', ', ncol(X_test))) print(paste0('Length of y_train: ', length(y_train))) print(paste0('Length of y_test: ', length(y_test))) [Out]:[1] "Dim of X_train: 74, 6"
[1] "Dim of X_test: 19, 6"
[1] "Length of y_train: 74"
[1] "Length of y_test: 19"X_test
table(X$Origin)
table(X_test$Origin)
y_test
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참고로 (1-1) 무작위 샘플링에 의한 Train, Test set 분할을 위의 (1-3)에서 정의한 train_test_split() 사용자 정의 함수를 사용해서 하면 아래와 같습니다. (shuffle=TRUE)
# split of train, test set by random sampling using train_test_split() function split_list <- train_test_split(X, y , test_size=0.2 , shuffle=TRUE , random_state=2004 , stratify=FALSE) X_train <- data.frame(split_list[1]) X_test <- data.frame(split_list[2]) y_train <- unlist(split_list[3]) y_test <- unlist(split_list[4]) |
참고로 (1-2) 순차 샘플링에 의한 Train, Test set 분할을 위의 (1-3)에서 정의한 train_test_split() 사용자 정의 함수를 사용해서 하면 아래와 같습니다. (shuffle=FALSE)
# split of train, test set by sequential sampling using train_test_split() function split_list <- train_test_split(X, y , test_size=0.2 , shuffle=FALSE , random_state=2004 , stratify=FALSE) X_train <- data.frame(split_list[1]) X_test <- data.frame(split_list[2]) y_train <- unlist(split_list[3]) y_test <- unlist(split_list[4])
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(2) 여러개의 숫자형 변수를 가진 DataFrame을 표준화하기 (Standardization of Nuemric Data) |
(2-1) z-변환 (z-transformation, standardization)
X_train, X_test 데이터셋에서 숫자형 변수(numeric variable)와 범주형 변수(categorical varialble)를 구분한 후에, 숫자형 변수로 이루어진 DataFrame 에 대해서 z-표준화 변환 (z-standardization transformation)을 해보겠습니다. (* 참고 : https://rfriend.tistory.com/52)
여러개의 변수를 가진 DataFrame이므로 X_mean <- apply(X_train_num, 2, mean) 로 Train set의 각 숫자형 변수별 평균을 구하고, X_stddev <- apply(X_train_num, 2, sd) 로 Train set의 각 숫자형 변수별 표준편차를 구했습니다.
그리고 scale(X_train_num, center=X_mean, scale=X_stddev) 로 Train set의 각 숫자형 변수를 z-표준화 변환을 하였으며, scale(X_test_num, center=X_mean, scale=X_stddev) 로 Test set의 각 숫자형 변수를 z-표준화 변환을 하였습니다.
이때 조심해야 할 것이 있는데요, z-표준화 변환 시 사용하는 평균(mean)과 표준편차(standard deviation)는 Train set으로 부터 구해서 --> Train set, Test set 에 적용해서 z-표준화를 한다는 점입니다. 왜냐하면 Test set는 미래 데이터(future data), 볼 수 없는 데이터(unseen data) 이므로, 우리가 알 수 있는 집단의 평균과 표준편차는 Train set으로 부터만 얻을 수 있기 때문입니다. (많은 분석가가 그냥 Train, Test set 구분하기 전에 통채로 scale() 함수 사용해서 표준화를 한 후에 Train, Test set으로 분할을 하는데요, 이는 엄밀하게 말하면 잘못된 순서입니다)
# split numeric, categorical variables X_train_num <- X_train[, c('Price', 'Horsepower', 'RPM', 'Length')] X_train_cat <- X_train[, c('Type', 'Origin')] X_test_num <- X_test[ , c('Price', 'Horsepower', 'RPM', 'Length')] X_test_cat <- X_test[ , c('Type', 'Origin')] # (1) Z Standardization # (1-1) using scale() function X_mean <- apply(X_train_num, 2, mean) X_stddev <- apply(X_train_num, 2, sd) print('---- Mean ----') print(X_mean) print('---- Standard Deviation ----') print(X_stddev) [Out]:[1] "---- Mean ----"
Price Horsepower RPM Length
20.22703 146.08108 5278.37838 183.67568
[1] "---- Standard Deviation ----"
Price Horsepower RPM Length
9.697073 51.171149 594.730345 14.356620 X_train_scaled <- scale(X_train_num, center=X_mean, scale = X_stddev) head(X_train_num_scaled)
# note that 'mean' and 'stddev' are calculated using X_train_num dataset (NOT using X_test_num) X_test_scaled <- scale(X_test_num, center=X_mean, scale = X_stddev) head(X_test_num_scaled)
# combine X_train_scaled, X_train_cat X_train_scaled <- cbind(X_train_num_scaled, X_train_cat) # combine X_trest_scaled, X_test_cat X_test_scaled <- cbind(X_test_num_scaled, X_test_cat) |
(2-2) [0-1] 변환 ([0-1] transformation, normalization)
각 숫자형 변수별 최소값(min)과 최대값(max)을 구해서 [0-1] 사이의 값으로 변환해보겠습니다.
(* 참고 : https://rfriend.tistory.com/52)
# (2) [0-1] Normalization # 0-1 transformation X_max <- apply(X_train_num, 2, max) X_min <- apply(X_train_num, 2, min) X_train_num_scaled <- scale(X_train_num, center = X_min, scale = (X_max - X_min)) X_test_num_scaled <- scale(X_test_num, center = X_min, scale = (X_max - X_min)) head(X_train_num_scaled)
head(X_test_num_scaled)
# combine X_train_scaled, X_train_cat X_train_scaled <- cbind(X_train_num_scaled, X_train_cat) # combine X_trest_scaled, X_test_cat X_test_scaled <- cbind(X_test_num_scaled, X_test_cat) |
(3) 여러개의 범주형 변수를 가진 DataFrame에서 가변수 만들기 (Getting Dummy Variables) |
(3-1) caret 패키지의 dummyVars() 함수를 이용하여 DataFrame 내 범주형 변수로부터 가변수 만들기
library(caret) # fit dummyVars() dummy <- dummyVars(~ ., data = X_train_cat, fullRank = TRUE) # predict (transform) dummy variables X_train_cat_dummy <- predict(dummy, X_train_cat) X_test_cat_dummy <- predict(dummy, X_test_cat) head(X_train_cat_dummy)
head(X_test_cat_dummy)
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(3-2) 조건문 ifelse() 함수를 이용하여 수작업으로 가변수 만들기
(creating dummy variables manually using ifelse())
아무래도 (3-1)의 caret 패키지를 이용하는 것 대비 수작업으로 할 경우 범주형 변수의 개수와 범주형 변수 내 class 의 종류 수가 늘어날 수록 코딩을 해야하는 수고가 기하급수적으로 늘어납니다. 그리고 범주형 변수나 class가 가변적인 경우 데이터 전처리 workflow를 자동화하는데 있어서도 수작업의 하드코딩의 경우 에러를 야기하는 문제가 되거나 추가적인 비용이 될 수 있다는 단점이 있습니다.
범주형 변수 내 범주(category) 혹은 계급(class)이 k 개가 있으면 --> 가변수는 앞에서 부터 k-1 개 까지만 만들었습니다. (회귀모형의 경우 dummy trap 을 피하기 위해)
# check level (class) of categorical variables unique(X_train_cat$Type)
unique(X_train_cat$Origin)
# get dummy variables from train set X_train_cat_dummy <- data.frame( type_small = ifelse(X_train_cat$Type == "Small", 1, 0) , type_midsize = ifelse(X_train_cat$Type == "Midsize", 1, 0) , type_compact = ifelse(X_train_cat$Type == "Compact", 1, 0) , type_large = ifelse(X_train_cat$Type == "Large", 1, 0) , type_sporty = ifelse(X_train_cat$Type == "Sporty", 1, 0) , origin_nonusa = ifelse(X_train_cat$Origin == "non-USA", 1, 0) ) head(X_train_cat_dummy)
# get dummy variables from test set X_test_cat_dummy <- data.frame( type_small = ifelse(X_test_cat$Type == "Small", 1, 0) , type_midsize = ifelse(X_test_cat$Type == "Midsize", 1, 0) , type_compact = ifelse(X_test_cat$Type == "Compact", 1, 0) , type_large = ifelse(X_test_cat$Type == "Large", 1, 0) , type_sporty = ifelse(X_test_cat$Type == "Sporty", 1, 0) , origin_nonusa = ifelse(X_test_cat$Origin == "non-USA", 1, 0) ) head(X_test_cat_dummy)
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(4) 숫자형 변수와 범주형 변수 전처리한 데이터셋을 합쳐서 Train, Test set 완성하기 |
# combine X_train_scaled, X_train_cat X_train_preprocessed <- cbind(X_train_num_scaled, X_train_cat_dummy) head(X_train_preprocessed)
# combine X_trest_scaled, X_test_cat X_test_preprocessed <- cbind(X_test_num_scaled, X_test_cat_dummy) head(X_test_preprocessed)
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많은 도움이 되었기를 바랍니다.
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)에 따라 점점 정규분포로 근사해 간다는 성질을 말합니다. 
