(End-to-End Machine Learning Workflow)
머신러닝 프로젝트는 단순히 모델을 만드는 일이 아니라, 데이터를 문제 해결에 맞게 가공하고 검증하는 전체 프로세스의 관리가 핵심입니다.
1️⃣ 문제 정의 (Problem Definition)
- 예측 대상(y) 과 입력 변수(X) 를 명확히 설정합니다.
- 예: 매출 예측, 불량품 판정, 고객 이탈 예측 등
- 문제의 유형을 파악합니다.
- 회귀(regression): 숫자 예측
- 분류(classification): 범주 예측
- 군집(clustering): 패턴 그룹화
- 머신러닝이 실제로 유용한 문제인지(데이터가 충분한지, 규칙 기반으로 해결 가능한지) 검토합니다.
2️⃣ 데이터 수집 (Data Collection)
- 데이터는 DB, 로그, IoT 센서, API 등 다양한 출처에서 확보합니다.
- 데이터 품질이 결과를 결정짓는 가장 중요한 요소입니다.
- 누락, 오류, 편향된 샘플 등은 결과를 왜곡시킬 수 있습니다.
- 대표성 있는 샘플 확보가 핵심입니다.
3️⃣ 데이터 탐색 (EDA: Exploratory Data Analysis)
- 데이터를 시각적으로 이해하는 과정입니다.
- 평균, 분산, 분포, 상관관계 파악
- 이상치(outlier)와 결측치 확인
- 예시:
df.describe()
sns.pairplot(df)
sns.heatmap(df.corr(), annot=True)
4️⃣ 데이터 전처리 (Data Preprocessing)
- 결측치 처리: 평균, 중앙값 대체 또는 모델 기반 대체(Imputation)
- 이상치 처리: 제거 혹은 조정
- 범주형 변수 인코딩: LabelEncoder, OneHotEncoder
- 스케일링: StandardScaler, MinMaxScaler
- 랜덤포레스트는 영향이 적지만, 다른 모델 비교를 위해 적용할 수 있습니다.
- 불필요 변수 제거: ID, 중복된 피처 등
5️⃣ 데이터 분할 (Train/Test Split)
- 학습용(train)과 평가용(test) 데이터를 분리합니다.
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
- 데이터가 적은 경우 교차검증(K-Fold CV) 으로 일반화 성능을 높입니다.
6️⃣ 모델 학습 (Model Training)
- 적합한 알고리즘 선택: 선형회귀, 랜덤포레스트, SVM 등
- 하이퍼파라미터 튜닝:
- GridSearchCV, RandomizedSearchCV, Optuna 등 사용
- 과적합 방지:
- 교차검증, 정규화, 데이터 증강 등 활용
7️⃣ 모델 평가 (Model Evaluation)
- 회귀 문제: MAE, RMSE, R²
- 분류 문제: Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC-AUC
- 단순 지표 외에, 실제 비즈니스 맥락에서의 영향력 평가도 중요합니다.
8️⃣ 결과 해석 및 피드백 (Interpretation & Iteration)
- 단순한 성능 수치보다 **“왜 이런 결과가 나왔는가”**를 설명해야 합니다.
- 변수 중요도, SHAP 등을 활용해 예측의 근거를 시각화합니다.
- 피드백 루프:
- 데이터 재가공 → 재학습 → 재검증
9️⃣ 모델 배포 및 유지보수 (Deployment & Monitoring)
- API 형태로 서비스에 연결하거나 배치 예측으로 운영합니다.
- 데이터 분포 변화(Drift) 감지 후 주기적으로 재학습합니다.
- MLOps를 활용해 학습–배포–모니터링을 자동화할 수 있습니다.