펫 웨어러블 센서를 활용한 행동 이상 징후 진단 서비스 구축 #MATLABAIChallenge2​024

펫 웨어러블 센서를 활용한 행동 이상 징후 진단 서비스 구축 autoencoder와 xgboost 활용

이 Matlab 스크립트는 데이터 전처리, 차원 축소, 그리고 분류 모델 학습 및 평가 과정을 통해 데이터를 분석하는 방법을 보여줍니다. 스크립트는 다음과 같은 주요 단계를 포함합니다:

1. 데이터 불러오기: CSV 파일에서 데이터를 불러옵니다. 데이터에는 6축 데이터와 종 데이터가 포함되어 있으며, 반려동물의 종과 행동 데이터는 이 과정에서 사용되지 않습니다.
2. Min-Max 스케일링: 종(species)에 따라 데이터를 그룹화한 후, 각 그룹에 대해 Min-Max 스케일링을 적용하여 데이터의 범위를 0에서 1 사이로 조정합니다. 이를 통해 데이터의 각 특징(feature)이 동일한 스케일로 변환되어, 모델 학습 시 균형 있게 반영될 수 있도록 합니다.
3. Autoencoder 학습: Autoencoder를 사용하여 데이터의 차원을 축소합니다. Autoencoder는 입력 데이터를 저차원의 잠재 공간으로 압축하고, 다시 원래 데이터로 복원하는 신경망입니다. 여기서는 축소된 차원의 크기(hiddenSize)를 3으로 설정하여, 고차원 데이터를 보다 간결한 형태로 표현합니다.
4. XGBoost 모델 학습 및 평가: 축소된 차원의 데이터를 사용하여 XGBoost 모델을 학습시킵니다. XGBoost는 강력한 그래디언트 부스팅 알고리즘을 사용하여 높은 성능을 보이는 분류기를 생성합니다. 모델 학습 후, 예측된 레이블과 실제 레이블을 비교하여 모델의 정확도를 계산합니다. 여기서는 교차 엔트로피 오류(merror)를 평가 척도로 사용하며, 정확도는 모든 예측 중 올바르게 예측된 비율로 정의됩니다.

이 과정의 결과는 모델의 예측 성능을 나타내며, 정확도가 높을수록 모델이 데이터를 잘 분류하고 있음을 의미합니다. 이 스크립트는 데이터 과학 및 머신 러닝 작업에서 데이터를 전처리하고, 차원을 축소하며, 최종적으로 모델을 평가하는 데 유용한 템플릿을 제공합니다.