상호 정보(Mutual Information)의 효과적인 특징 선택

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데이터 과학/AI

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데이터 분석

대상자

• *데이터 과학자, 머신러닝 엔지니어**
• 난이도: 중급~고급 (통계학 및 머신러닝 기초 지식 필요)*

핵심 요약

• 상호 정보(Mutual Information)는 비선형 관계를 포착해 특징 선택에 유리한 방법
• 상관 분석보다 고차원 데이터에서 더 강력한 정보량 측정 제공
• SHAP, LIME 등 기존 도구와 보완적 활용 가능

섹션별 세부 요약

1. 상호 정보의 정의 및 장점

• 상호 정보는 두 변수 간 공유 정보량을 계산하여 중요도 평가
• 선형/비선형 관계 모두 분석 가능 (상관 분석의 한계 극복)
• 고차원 데이터에서 노이즈 제거와 중요 특징 탐지에 효과적

2. 기존 도구(예: SHAP, LIME)와의 차이점

• SHAP/LIME은 해석 가능성을 강조하지만, 상호 정보는 정보량 기반의 객관적 평가 제공
• 상관 분석은 선형 관계만 고려하므로, 비선형 특징 누락 가능성 있음
• 상호 정보는 특징 간의 복잡한 상호작용까지 고려

3. 실무 적용 사례

• EDA 단계에서 상호 정보 기반의 특징 중요도 순위로 데이터 전처리 최적화
• 모델 성능 향상을 위해 불필요한 특징 제거 및 중요 특징 강조
• 고차원 데이터셋에서 정확한 특징 선택으로 모델 과적합 방지

결론

• 상호 정보는 비선형 관계 분석과 고차원 데이터 처리에 강력한 특징 선택 도구로, SHAP/LIME과 병행 활용 권장
• 모델 성능 개선을 위해 상호 정보 기반의 특징 중요도 분석을 EDA 단계에서 필수적으로 수행해야 함