Are Feature Selection and Feature Attribution the Same? A Comparative Survey -- Extended Version
본 논문은 특징 선택(feature selection)과 특징 기여도(feature attribution) 방법론 간의 관계를 포괄적인 조사와 통합된 평가 프레임워크를 통해 조사하며, 이 두 연구 분야 사이의 간극을 메우기 위해 이들의 유사점, 차이점 및 고유한 강점을 명확히 하는 것을 목표로 한다.
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현대 데이터 과학의 광활한 풍경 속에서, 컴퓨터가 패턴을 찾기 위해 산더큼의 정보를 훑고 있는 가운데, 인간이 기계가 무엇을 하고 있는지 이해하도록 돕는 두 가지 뚜렷한 도구가 등장했습니다. 첫 번째 도구인 특성 선택(feature selection)은 엄격한 편집자처럼 작동합니다. 이 도구의 역할은 원시 데이터셋을 살펴보고 문제를 해결하는 데 정말로 필요한 정보가 무엇인지 결정하여, 모델을 단순하고 효율적으로 유지하기 위해 나머지는 버리는 것입니다. 이 도구는 "우리가 알아야 할 것이 무엇인가?"라고 묻습니다. 두 번째 도구인 특 특성 기여도(feature attribution)는 다르게 작동합니다. 이 도구는 컴퓨터가 학습하기 전에 데이터를 단순화하려고 시도하는 대신, 이미 학습된 모델을 심문합니다. 이 도구는 "모델이 그 특정 결정을 내리기 위해 실제로 무엇을 사용했는가?"라고 묻습니다. 이 두 번째 접근 방식은 의료 진단에서부터 대출 승인에 이르기까지, 사람들이 컴퓨터의 선택 뒤에 숨겨진 논거를 알기를 요구하는 설명 가능한 인공지능(XAI) 분야에서 필수적인 요소가 되었습니다. 수년 동안 이 두 그룹의 방법론은 통계학자들은 첫 번째에, 인공지능 연구자들은 두 번째에 집중하며 서로 직접적인 결과를 비교하는 일 없이 별개의 영역에서 운영되어 왔습니다.
덴마크 남부 대학의 한 연구팀은 이 두 접근 방식을 동전의 양면으로 취급함으로써 이 간극을 메우기로 결정했습니다. 그들은 두 가족으로부터 가장 중요한 12가지 방법—전통적인 특성 선택 측면에서 6가지, 현대적인 특-기여도 측면에서 6가지—을 모아 엄격한 정면 승부 테스트를 거치게 했습니다. 연구진은 유전학이나 이미지 인식과 같이 데이터 포인트의 수가 가용 사례의 수를 훨씬 초과하는 경우가 많은 복잡한 정보를 포함한 23개의 서로 다른 고차원 데이터셋에 대해 이 방법들을 실행했습니다. 연구진은 단순히 방법들이 얼마나 잘 수행되는지만 본 것이 아니라, 방법들이 서로 얼마나 유사한지, 데이터가 약간 변했을 때 선택이 얼마나 안정적으로 유지되는지, 그리고 각 방법이 요구하는 시간과 컴퓨팅 자원이 어느 정도인지를 조사했습니다. 그들은 두 가지 다른 시나리오에서 이 방법들을 테스트했습니다. 하나는 광범위한 특성 선택을 허용하는 시나리오였고, 다른 하나는 극단적인 조건에서 가장 중요한 정보만을 남길 수 있도록 가용 데이터의 아주 작은 부분만을 선택하도록 강제하는 시나리오였습니다.
결과는 과업의 목표에 따라 성능이 완전히 갈린다는 흥미로운 사실을 드러냈습니다. 목표가 이미지 분류나 질병 진단과 같이 특정 결과를 예측하는 것이었을 때, 특성 기여도 방법들이 전통적인 특성 선택 방법들보다 일관되게 우수한 성과를 보였습니다. "모델이 무엇을 사용했는가"를 묻는 방법들이 컴퓨터의 성공을 실제로 이끈 특성들을 식별하는 데 더 뛰어났습니다. 이는 예측 과업의 경우, 복잡한 모델의 내부 논리를 이해하는 것이 단순히 원시 데이터에서 통계적 패턴을 찾는 것보다 더 효과적인 가이드가 될 수 있음을 시사합니다. 그러나 연구진이 정답이 미리 정의되지 않은 상태에서 컴퓨터가 데이터의 자연스러운 군집을 찾으려는 비지도 학습(unsupervised tasks) 과업으로 옮겨갔을 때, 이야기는 완전히 바뀌었습니다. 이 경우 전통적인 특성 선택 방법들이 더 우월한 것으로 증명되었습니다. 이러한 방법들은 특정 예측 목표에 의해 편향되지 않기 때문에, 데이터의 자연스러운 구조와 형태를 보존하고 정보를 온전히 유지하는 데 있어 모델 중심의 방법들이 놓칠 수 있는 부분을 더 잘 잡아냈습니다.
또한 연구는 정확도와 속도 사이의 상당한 절충 관계를 밝혀냈습니다. 전통적인 특성 선택 방법들은 매우 빨랐으며, 데이터의 양이 방대해지더라도 효율적으로 확장되었습니다. 반면, 특성 기여도 방법들은 예측에는 더 정확했지만 계산 비용이 많이 들었습니다. 전역적인 중요도를 생성하기 위해, 이 방법들은 모든 데이터 포인트에 대해 모든 단일 특성의 영향력을 계산해야 했으며, 이 과정은 대규모 데이터셋에서 지나치게 느려지는 문제가 있었습니다. 연구진은 두 접근 방식이 보이는 것만큼 서로 다르지 않다는 것을 발견했습니다. 많은 경우, 빠르고 전통적인 방법들에 의해 선택된 특성들은 느리지만 기여도 기반의 방법들에 의해 식별된 특성들과 거의 동일했습니다. 이러한 수렴은 두 분야가 서로 다른 질문을 던질지라도, 종종 같은 답에 도달한다는 것을 시사합니다.
궁극적으로, 이 논문은 어느 한 쪽의 방법을 선택하는 것이 아니라, 두 방법을 특정 순서에 따라 함께 사용하는 것이 최선의 길이라고 주장합니다. 연구진은 빠른 전통적 방법들을 먼저 사용하여 방대한 양의 무익한 데이터를 빠르게 걸러내어 문제를 관리 가능한 크기로 줄이는 하이브리드 파이프라인을 제안합니다. 그 후, 더 느리고 정밀한 특성 기여도 방법을 이 작은 데이터 세트에 적용하여 모델이 의존하는 최종적이고 가장 핵심적인 특성들을 식별할 수 있습니다. 이 접근 방식은 구세대(old guard)의 속도와 확장성을 결-합하고 신세대(new)의 고충실도 정확성을 결합하여, 현대 인공지능을 정의하는 거대하고 복잡한 데이터셋을 다루기 위한 실질적인 해결책을 제공합니다. 이 연구는 비록 이 방법들의 철학은 단순함을 추구하느냐 혹은 책임성을 추구하느냐로 서로 다르지만, 그 실질적인 적용은 두 방법이 함께 모였을 때 가장 강력하다는 것을 확인시켜 줍니다.
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