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기술

거듭제곱 변환

거듭제곱 변환기술
영문명
Power transformation
대표 계열
박스 콕스와 여 존슨
조절값
변환 매개변수 λ
주요 목적
분포 모양과 분산 구조의 조절
거듭제곱 변환은 매개변수가 있는 단조 변환으로 수치 자료의 비대칭이나 분산 구조를 바꾸는 방법이다. 박스 콕스 변환과 여 존슨 변환 등이 있으며, 특징별 분포를 정규분포에 더 가깝게 만들려는 전처리에 사용된다.

박스 콕스의 형태

양수 x에 대한 박스 콕스 변환은 λ가 0이 아닐 때 (x^λ-1)/λ, λ=0일 때 log(x)로 정의한다. 자연로그를 쓰는 λ=0은 별개의 임의 규칙이 아니라 λ가 0에 가까워질 때의 극한과 이어진다. λ가 달라지면 큰 값과 작은 값 사이의 간격도 달라진다.

세 값의 예

λ=0.5로 정하면 변환은 2(√x-1)이다. 입력 1,4,9는 각각 0,2,4로 바뀐다. 원래 간격은 3과 5였지만 변환 후에는 둘 다 2다. λ=1이면 x-1이 되어 간격은 유지된다. 예제에서 λ를 정한 것은 계산을 설명하기 위한 것이며 실제 자료의 최적값이라는 뜻은 아니다.

정의역과 추정

박스 콕스는 입력이 엄격히 양수여야 한다. 여 존슨은 0과 음수를 포함한 자료에도 적용할 수 있도록 양수와 음수 구간을 나누어 정의한다. 매개변수는 특징별로 우도 등을 사용해 추정할 수 있다. 변환 뒤 평균 0과 분산 1로 표준화하는 연산은 추가 단계이므로 거듭제곱 변환 자체와 구분해야 한다.

보장하지 않는 것

모든 자료가 변환만으로 정규분포가 되는 것은 아니다. 각 특징의 모양이 달라져도 특징 사이 독립이나 일정한 예측 성능이 보장되지는 않는다. 추정한 매개변수와 표준화 통계는 훈련 자료에서 정하고 평가 자료에 고정 적용한다. 입력 범위와 후속 모형의 적합성을 함께 검토한다.

관련 문서

분위수 변환 / 특징 표준화 / 정규분포 / 자연로그 / 극한 / 최대우도추정 / 기계 학습