[데이터 분석 방법론] 샘플링 전략 비교: 랜덤, 층화, 가중치 샘플링의 차이와 적용 방법 (with 엔트로피 entropy) - 1

Intro.

으어 바다가서 빨리 다이빙이나해보고

그냥 바닷가가서 맥주나 마시고

머어엉 때리고 맛난거 먹고싶다

지쳤다 지쳤어.. 

그냥 힘이없다 

하태완씨 누군지 모르지만 제 마음을 관통하셧군여

 

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지난번에 짧게 랜덤 샘플링 vs 랜덤 알고리즘의 차이를 알아봤따. 

그건 그거고 좋다. 샘플링을 하는 방식이라면 어떤방식을 써야할지 한번 정리해보자.

 

1. 단순 랜덤 샘플링 (random_sampling)

https://www.simplypsychology.org/simple-random-sampling.html

목적: 각 관측치가 동일한 확률로 선택되는 방식으로, 데이터의 자연스러운 분포를 반영하는 샘플을 추출하는 것이다. 

로직이라고 하면.. 데이터의 전체 집합에서 무작위로 샘플을 선택하고, 중요한건 선택 과정에서 특정 변수나 그룹의 분포를 고려하지 않는다는거다.

 

특징은 샘플이 원본 데이터의 전체적인 특성을 반영하고, 불균형한 분포가 있는 경우에도 해당 불균형을 그대로 반영할것이다.
이론적으로 가장 단순하지만, 데이터 분포의 불균형 문제가 있는 경우에는 분석에 제약이 있을 수 있다

적용 예시: 데이터의 전체적인 경향성을 파악하고자 할 때.

 

 

 

층화추출에 두가지 방식을 꼭 이야기해야할것같다. 

2. 결정론적 층화 추출 (deterministic stratified_sampling) 

목적은 데이터 내 중요한 그룹(층)의 분포를 유지하여 각 그룹이 전체 샘플에서 균형 있게 대표되도록 합니다.

랜덤 샘플링과 다르게 데이터를 특정 기준(예: 등급, 카테고리)에 따라 그룹화를 하는것이 우선적이고, 각 그룹에서 원본 데이터의 비율을 유지하는 방식으로 일정 수의 샘플을 선택해야한다

특징은 전체 데이터의 층화된 분포를 정확하게 유지하기때문에 분석의 안정성과 일관성을 보장할 수 있게된다. 또한 모델링 시 대표성 있는 학습 데이터를 제공할 수 있댜

적용 예시: 상/하위 그룹 간 균형 잡힌 분석이 필요한 경우.

 

3. 랜덤 층화 추출 (stratified_sampling_random)

위에 그냥 결정론적 층화 추출과 다른점은

층화된 분포를 유지하면서도 샘플링 과정에 랜덤성을 도입하여 실행마다 변동이 있는 결과를 얻는것이 다르다. (위와 정말 다른 방식이다)

각 그룹의 비율을 기반으로 샘플 크기를 할당하고나서,  할당된 수만큼 각 그룹 내에서 무작위로 샘플링을 진행한다. 그렇기 때문에 각 실행마다 그룹별 샘플 수가 약간씩 다를 수 있습니다. 

(위의 결정론적 층화 추출을 그렇지 않음...!)

결정론적과 다르게 원본 분포에 랜덤성을 추가하여 매번 다른 샘플링 결과를 얻는다는 것, 즉  분석의 불확실성을 모델링할 때 유용합니다.

적용 예시: 모델의 일반화 성능 평가나 반복 실험을 수행할 때.

 

 

코드를 보면 두개의 차이를 더 잘 볼 수 있는데, 그건 나중엥..

 

4. 가중치 샘플링 (weighted_sampling)

https://www.youtube.com/watch?v=LdrBNhWw9AM / 수식은 동일해 / 여기 유툽 진짜 잘만들고 도움 많이된다

 

가장 활용도가 높을것같은데 개인적으로, 특정 그룹이나 값에 우선순위를 부여하여 분석 목적에 맞춘 샘플링을 수행할때 사용한다.

등급같은게 있다면, 데이터 내 각 요소에 가중치를 설정하는것이 가장 큰 로직중 하나며, 가중치에 따라 각 요소가 샘플링될 확률을 조정가능하다는것이다. 

그렇기 때문에 내가 원하는 특정 그룹의 데이터를 의도적으로 강조할 수 있다. 즉, 한쪽으로 쏠린 불균형 데이터 문제를 완화하는 데 효과적이다.

적용 예시: 희소한 클래스 보강이나 모델 성능 향상이 필요한 경우나 특정 등급에 가중치를 둬서 샘플링이 필요할 경우.

 

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샘플링 방식 비교 요약

한번 더 정리해보면... 아래처럼 간략하게 정리해볼 수 있겠따

방법	목적	분포유지	적용성
단순 랜덤 샘플링	데이터 전체 경향 반영	❌ (불균형 반영)	기초 분석, 빠른 샘플링
결정론적 층화 추출	하위 그룹 분포 유지	✅ (정확한 분포 유지)	분류 모델 학습, 안정성 강조
랜덤 층화 추출	분포 유지 + 랜덤성 반영	✅ (일부 변동 가능)	반복 실험, 성능 안정성 평가
가중치 샘플링	특정 그룹 강조, 불균형 문제 보완	❌ (가중치 기반 조정)	불균형 데이터 분석, 중요 그룹 보강

 

최종 결론: 언제 어떤 샘플링을 선택할까?

• 📈 전체적인 데이터 경향 분석이 필요할 때 → ✅ 단순 랜덤 샘플링
• 🎯 분포의 일관성과 안정성이 중요한 경우 → ✅ 결정론적 층화 추출
• 🌪 랜덤성 및 불확실성 분석을 수행할 때 → ✅ 랜덤 층화 추출
• ✨ 특정 그룹의 중요성을 반영해야 할 때 → ✅ 가중치 샘플링

 

즉, 목적을 제발 먼저 이야기해주세요~ 목적을 알고 일해야할거아냐아아아아아 

 

 

코드와 엔트로피는 다음 포스팅에 정리해보는걸루..

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ref. 

https://www.youtube.com/watch?v=LdrBNhWw9AM

https://quillbot.com/blog/research/stratified-sampling/

 

https://www.youtube.com/watch?v=L36HwA8JWnI

https://www.nature.com/articles/nmeth.2858

 

https://www.simplypsychology.org/simple-random-sampling.html

What Is Simple Random Sampling?

 

그리고 GPT 선생.