수명 예측: 랜덤 포레스트 회귀 모델을 활용한 데이터 분석의 혁신
오늘날 양질의 삶을 영위하기 위해 이해해야 할 중요한 요소 중 하나는 수명입니다. 수명의 예측을 통해 각 국가의 건강 상태와 사회경제적 환경을 분석할 수 있습니다. 이에 따라 이번 글에서는 랜덤 포레스트 회귀 모델을 활용하여 수명을 예측하는 과정과 탐색적 데이터 분석(EDA), 데이터 전처리, 모델링, 하이퍼파라미터 튜닝 등의 절차를 소개합니다. 이 글은 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 실질적인 이해도를 높이고자 하며, 특히 생존 분석을 목표로 하는 분들께 실질적인 도움을 드리고자 합니다.
데이터를 이해하기: 주요 지표와 데이터 수집
데이터셋 구성 및 의미
일반적으로 수명 예측을 위한 데이터는 다양한 변수들을 포함하고 있습니다. 이 데이터는 각 국가의 성인 사망률, 알코올 소비량, 교육 수준, GDP 등과 같은 지표를 포함하며, 이러한 지표들은 수명에 직간접적으로 영향을 미칩니다. Kaggle의 Life Expectancy 데이터셋을 활용하여, 각 지표들이 수명에 어떻게 영향을 미치는지 분석하겠습니다.
탐색적 데이터 분석 (EDA)
탐색적 데이터 분석은 데이터의 특성을 파악하고 변수 간의 관계를 확인하는데 중요한 역할을 합니다. 히스토그램을 통해 수명 분포의 왜도(skewness)를 확인하고, 박스플롯은 이상치를 시각화하여 데이터의 특이점을 빠르게 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 일본과 시에라리온을 비교할 때, 일본은 평균 수명이 80세 이상으로 매우 긍정적인 지표를 보이지만, 시에라리온의 경우 평균 수명이 50세 이하로 나타나, 각국의 건강과 경제적 차이를 명확히 드러냅니다.
상관 관계 분석
상관 관계 히트맵을 활용하면 수명과 기타 지표 간의 관계를 시각적으로 파악할 수 있습니다. 성인 사망률, BMI, HIV 감염률, 자원 소득지수, 교육 수준은 수명과 밀접한 연관을 가지며, 이러한 변수들은 모델링 과정에서 주요한 피쳐로 활용될 수 있습니다. 예를 들어, 교육 수준과 수명의 상관 계수는 0.75로 비교적 높은 양의 상관 관계를 나타내며, 이는 교육이 수명에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 시사합니다.
데이터 전처리 및 모델링
데이터 전처리
효과적인 머신러닝 모델을 구축하기 위해서는 데이터 전처리가 필수적입니다. 누락된 데이터를 평균값으로 대체하고, 범주형 데이터를 숫자로 변환하는 원-핫 인코딩을 적용하며, 각 변수의 단위를 동일하게 맞추기 위해 특성 스케일링(feature scaling)을 실시합니다. 특히, ‘Year’ 변수는 시계열적 의미를 가지므로, 특성 스케일링에서 제외하여 그 본질적인 의미를 유지합니다.
랜덤 포레스트 모델 구축
랜덤 포레스트 회귀 모델은 다양한 결정 트리를 결합하여 비선형적 관계를 효과적으로 포착할 수 있습니다. K-폴드 교차 검증을 통해 모델의 성능을 검증하였으며, 그 결과 평균 제곱 오차(MSE)가 0.05115로 나타났습니다. 이는 모델이 실제 수명 값을 예측하는 데 있어 높은 정확성을 지님을 의미합니다.
하이퍼파라미터 튜닝 및 최적화
그리드 서치(Grid Search)
최적의 모델을 얻기 위해 그리드 서치를 통해 하이퍼파라미터를 튜닝합니다. 이 과정에서 최고 성능을 보이는 하이퍼파라미터 조합을 도출하였으며, 이를 통해 수정된 모델의 평균 교차 검증 MSE는 -0.05115로 개선되었습니다. 최종 모델 평가를 통해 r² 값이 0.9492로 나타나, 모델이 목표 변수의 분산을 94.65% 설명할 수 있음을 보여줍니다.
결론
생명 예측 모델은 데이터를 기반으로 한 효과적인 정책 결정을 위해 꼭 필요합니다. 랜덤 포레스트 모델을 활용한 수명 예측은 국가별 건강 지표의 비교부터 사회경제적 인사이트 발굴에 이르기까지 다양한 응용 가능성을 제공합니다. 향후, 이러한 분석 기법을 통해 더 많은 국가의 데이터를 분석하고, 다양한 사회적 요인을 반영한 예측 모델을 개발함으로써, 인류의 삶의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것입니다.
