PCA를 적용하기 전의 스케일, 경계 조건에서 다시 살펴보기

값의 단위가 크게 다른 피처를 그대로 차원 축소하면 큰 단위의 열이 결과에 강하게 영향을 줄 수 있다.

대표 예제 하나가 통과해도 기능의 경계가 명확해진 것은 아니다. 값이 없거나 예상보다 많을 때, 실행이 늦어지거나 순서가 바뀔 때 다른 규칙이 숨어 있을 수 있다. 이번 기록에서는 정상 경로를 유지한 채 입력 범위를 넓혀 보고 무엇을 허용할지 구분한다.

정상 경로 밖의 입력

PCA가 분산을 기준으로 방향을 찾는다는 점을 먼저 이해한다. 피처의 단위와 의미를 살핀 뒤 표준화 여부를 정하고 변환의 학습은 학습 구간으로 제한한다.

이번에 확인할 질문: 예상 범위를 벗어난 입력은 조용히 다른 결과를 만들지 않고 구분되는가?

작게 확인하는 예제

다음 예제는 핵심 조건을 드러내기 위한 출발점이다. 서비스의 전체 구현을 대신하지 않으므로 실제 입력 범위와 실패 처리 규칙을 함께 읽어야 한다.

from sklearn.pipeline import make_pipeline
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.decomposition import PCA

projection = make_pipeline(StandardScaler(), PCA(n_components=2))
train_2d = projection.fit_transform(X_train)
test_2d = projection.transform(X_test)

축소 전후 정보 손실과 후속 작업의 결과를 비교하고 각 피처의 단위가 선택에 미친 영향을 확인한다.

놓치기 쉬운 조건

분산을 많이 설명하는 축이 정답을 잘 구분하는 축과 같지는 않다. 시각적으로 잘 나뉜다는 이유만으로 예측 품질을 단정하지 않는다.

확인할 부분	살펴볼 내용
기준 동작	축소 전후 정보 손실과 후속 작업의 결과를 비교하고 각 피처의 단위가 선택에 미친 영향을 확인한다.
비교 조건	입력과 실행 순서를 고정하고 한 번에 한 조건만 바꾼다.
적용 범위	예제가 생략한 의존성과 실제 서비스의 제약을 구분한다.

다음 변경에 적용할 순서

1. 빈 값과 최소 크기부터 확인 범위를 넓힌다.
2. 한 번에 여러 경계를 섞지 않고 각각의 결과를 기록한다.
3. 지원하지 않는 조건은 허용 범위와 함께 분명하게 설명한다.

모든 입력을 성공시켜야 좋은 인터페이스가 되는 것은 아니다. 지원 범위를 예측할 수 있고 실패 이유가 분명한 편이 더 다루기 쉽다. 경계 조건을 문서와 예제에 함께 남겨야 다음 구현에서도 같은 기준을 적용할 수 있다.