파이썬으로 머신러닝하기: 앙상블 기법 소개

파이썬으로 머신러닝하기: 앙상블 기법 소개

1. 소개

앙상블(Ensemble) 기법은 머신러닝 분야에서 많이 사용되는 강력한 기법 중 하나이다. 앙상블은 여러 개의 개별 모델을 결합하여 보다 정확한 예측 결과를 얻는 방법을 말한다. 이 포스팅에서는 파이썬을 사용하여 앙상블 기법을 소개하고, 주요 앙상블 알고리즘인 배깅, 부스팅, 랜덤 포레스트에 대해 알아보도록 하겠다.

2. 배깅(Bagging)

배깅은 Bootstrap Aggregating의 약자로, 개별 모델을 학습하는데에 부트스트래핑(Bootstraping) 기법을 사용하는 앙상블 기법이다. 부트스트래핑은 주어진 데이터에서 복원 추출을 통해 새로운 데이터 셋을 생성하는 방법이다. 배깅은 이렇게 생성된 서로 다른 데이터 셋에 대해 개별 모델을 학습시키고, 이들의 결과를 평균 또는 다수결 등의 방식으로 결합하여 최종 예측 결과를 도출한다.

3. 부스팅(Boosting)

부스팅은 약한 학습기(Weak Learner)들을 순차적으로 학습시켜 강한 학습기를 구성하는 앙상블 기법이다. 부스팅은 오분류 된 데이터에 가중치를 부여하여 다음 학습 과정에 활용한다. 이렇게 약한 학습기를 강한 학습기로 만듦으로써, 전체 모델의 예측 성능을 향상시킬 수 있다. 대표적인 부스팅 알고리즘으로는 에이다부스트, 그래디언트 부스팅 등이 있다.

4. 랜덤 포레스트(Random Forest)

랜덤 포레스트는 배깅 방식을 기반으로 한 앙상블 기법으로, 여러 개의 의사결정 나무(Decision Tree)들을 만들어 결과를 종합하는 방법이다. 랜덤 포레스트는 각 트리가 독립적으로 학습되기 때문에, 병렬화가 용이하며 수행 속도가 빠르다는 장점이 있다. 또한, 변수 중요도를 추출할 수 있어 특징 선택에 유용하게 사용할 수 있다.

5. 결론

앙상블 기법은 개별 모델보다 더 높은 예측 성능을 제공하는 강력한 방법이다. 배깅, 부스팅, 랜덤 포레스트는 그 중 대표적인 알고리즘으로, 파이썬을 활용하여 손쉽게 구현하고 활용할 수 있다. 앙상블 기법을 적절히 활용하여 데이터 예측 성능을 향상시키고, 다양한 분야에서 활용할 수 있을 것이다.

이로써 파이썬으로 머신러닝을 위한 앙상블 기법에 대해 간략히 소개해보았다. 다음 포스팅에서는 각 앙상블 기법의 구체적인 구현 방법과 활용 사례에 대해 더 자세히 다루어보도록 하겠다.