PCA를 적용하기 전의 스케일, 먼저 지킬 계약을 적어 보기

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

새로운 기능을 붙일 때 구현 방법부터 고르면 무엇을 확인해야 하는지 뒤늦게 고민하게 된다. 이번 기록에서는 입력과 결과 사이에 반드시 유지할 약속을 먼저 적고, 작은 예제로 그 약속을 확인한다. 복잡한 설계보다 같은 동작을 다시 설명할 수 있는 기준 하나가 출발점이다.

동작보다 먼저 정할 기준

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

이번에 확인할 질문: 입력과 실행 순서가 같을 때, 다른 동료도 같은 결과를 예상할 수 있는가?

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. 사용자에게 보이는 결과를 한 문장으로 적는다.
2. 정상 입력 하나와 경계 입력 하나를 같은 조건에서 비교한다.
3. 설명이 달라지는 부분을 코드나 문서의 명시적인 규칙으로 옮긴다.

처음 정한 계약은 영원한 정답이 아니다. 다만 바꾸려면 어떤 사용자가 영향을 받는지 함께 설명할 수 있어야 한다. 오늘의 기준을 짧게 남겨 두면 다음 변경에서 구현 취향과 제품의 약속을 구분하기 쉬워진다.