#2 샘플링(Sampling)과 리샘플링(Resampling)이 무엇이고 리샘플링의 장점은 어떤게 있을까요?

1. 샘플링(Sampling)과 리샘플링(Resampling)의 개념

 

(1) 샘플링(Sampling)

 

샘플링은 전체 데이터(모집단)에서 일부 데이터를 선택하여 분석하는 과정입니다.

• 예를 들어, 어떤 나라의 평균 키를 알고 싶다면 모든 사람의 키를 측정할 수 없으므로 일부 사람들(샘플)을 선택하여 평균을 추정합니다.

• 샘플링은 비용 절감과 시간 단축을 위해 필수적이며, 대표적인 방법으로 확률 샘플링(랜덤 샘플링)과 비확률 샘플링(편의 샘플링)이 있습니다.

 

(2) 리샘플링(Resampling)

 

리샘플링은 주어진 샘플 데이터를 활용하여 새로운 샘플을 생성하는 과정입니다.

• 모집단에서 새 데이터를 수집하는 것이 아니라, 기존 데이터를 사용하여 반복적으로 샘플링을 수행합니다.

• 대표적인 기법으로 부트스트래핑(Bootstrapping)과 교차 검증(Cross-Validation)이 있습니다.

 

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2. 리샘플링(Resampling)의 주요 기법과 장점

 

(1) 부트스트래핑(Bootstrapping)

• 정의: 주어진 샘플 데이터에서 중복을 허용하여 여러 개의 새로운 샘플을 생성하는 방법.

• 목적: 모집단의 분포를 추정하고 신뢰 구간(confidence interval) 계산.

• 장점: 작은 데이터에서도 모집단의 통계적 특성을 추정할 수 있음.

 

EX)

만약 100명의 고객 데이터를 가지고 있다면, 이를 중복을 허용하며 100개의 새로운 표본을 여러 번 뽑아 통계 분석을 수행할 수 있음.

 

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(2) 교차 검증(Cross-Validation)

• 정의: 데이터를 여러 개의 부분(폴드)으로 나누어 모델을 훈련하고 검증하는 기법.

• 목적: 모델의 성능을 안정적으로 평가하고 과적합(Overfitting)을 방지.

• 장점: 데이터가 적더라도 신뢰할 수 있는 모델 평가 가능.

 

EX)

K-폴드 교차 검증(K-Fold Cross-Validation)에서는 데이터를 K개의 그룹으로 나누고, 한 그룹을 테스트셋으로 사용하고 나머지는 훈련 데이터로 사용하여 K번 반복 학습.

 

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3. 리샘플링(Resampling)의 장점

 

1. 데이터 효율적 활용

• 새 데이터를 수집하지 않고 기존 데이터를 반복 활용하여 분석할 수 있음.

• 데이터가 적은 경우에도 통계적 신뢰성을 높일 수 있음.

 

2. 모델의 성능 향상 및 안정성 평가

• 교차 검증을 통해 과적합을 방지하고 일반화 성능을 향상시킴.

• 데이터 분포를 고려한 추정이 가능하여 모델의 신뢰성을 높일 수 있음.

 

3. 불확실성 측정 가능

• 부트스트래핑을 활용하면 평균 및 분산을 계산하여 통계적 불확실성을 정량적으로 평가할 수 있음.

 

4. 과적합 방지 및 최적의 하이퍼파라미터 탐색

• 머신러닝 모델에서 적절한 하이퍼파라미터를 찾기 위해 교차 검증을 활용할 수 있음.

 

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4. 결론

• 샘플링(Sampling)은 모집단에서 일부 데이터를 선택하는 과정.

• 리샘플링(Resampling)은 기존 데이터를 활용하여 새로운 샘플을 생성하는 과정.

• 리샘플링 기법 중 부트스트래핑은 모집단 추정을, 교차 검증은 모델 평가를 강화하는 데 활용됨.