파이썬으로 머신러닝하기: 앙상블 기법 응용

파이썬으로 머신러닝하기: 앙상블 기법 응용

안녕하세요! 오늘은 파이썬으로 머신러닝을 다루는 시리즈의 두 번째 글로, '앙상블 기법'에 대해 알아보겠습니다. 앙상블은 머신러닝에서 중요한 개념으로, 여러 개의 모델을 조합하여 예측력을 높이는 기법입니다. 이번 글에서는 앙상블의 개념을 배우고, 파이썬을 통해 여러 가지 앙상블 기법을 구현해보겠습니다.

1. 앙상블 기법 소개

앙상블 기법은 개별 모델의 예측을 결합하여 보다 견고하고 정확한 예측을 할 수 있도록 합니다. 주로 분류(classification)와 회귀(regression) 문제에 적용되며, 데이터셋을 여러 부분으로 나누어 각각의 모델을 학습시킬 수 있습니다. 학습된 모델들이 예측을 내놓으면서, 이를 결합하여 최종 예측 결과를 도출합니다.

앙상블 기법에는 크게 두 가지 유형이 있습니다. 첫 번째는 보팅(Voting) 기법으로, 같은 학습 알고리즘을 사용하며, 입력한 여러 개의 모델의 예측값을 다수결이나 평균 등의 방식으로 결합합니다. 두 번째는 배깅(Bagging) 기법으로, 서로 다른 모델을 사용하며, 데이터셋을 분할하여 서브셋에 대해 각 모델을 학습시킨 후 결합합니다. 대표적으로 랜덤 포레스트(Random Forest)가 배깅 기법을 사용하는 예입니다.

2. 보팅 기법 구현하기

먼저 보팅 기법을 구현해보겠습니다. 파이썬에서는 sklearn.ensemble 모듈에 보팅 분류기(VotingClassifier)와 보팅 회귀(VotingRegressor)를 제공하고 있습니다. 아래와 같이 사용할 수 있습니다.

```python from sklearn.ensemble import VotingClassifier

개별 모델 생성

model1 = ... model2 = ... model3 = ...

보팅 기법 적용

ensemble_model = VotingClassifier(estimators=[('model1', model1), ('model2', model2), ('model3', model3)], voting='hard')

모델 학습

ensemblemodel.fit(Xtrain, y_train)

예측

predictions = ensemblemodel.predict(Xtest) ```

위 코드에서 estimators에는 모델 이름과 모델 객체의 튜플을 입력하고, voting은 다수결 방식을 선택할 수 있습니다. 이 외에도 가중치를 설정하거나 소프트 보팅 방식을 사용할 수도 있습니다.

3. 배깅 기법 구현하기

이번에는 배깅 기법 중 하나인 랜덤 포레스트를 구현해보겠습니다. 랜덤 포레스트는 여러 개의 의사 결정 트리를 학습시켜 예측 결과를 결합하는 앙상블 방법입니다. 파이썬에서는 sklearn.ensemble 모듈에 RandomForestClassifier와 RandomForestRegressor 클래스를 제공하고 있습니다.

```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

모델 생성

model = RandomForestClassifier(nestimators=100, randomstate=42)

모델 학습

model.fit(Xtrain, ytrain)

예측

predictions = model.predict(X_test) ```

위 코드에서 n_estimators는 생성할 의사 결정 트리 개수를 지정하는 매개변수입니다. random_state는 재현성을 위해 설정하는 시드(seed) 값입니다.

4. 결론

이번 글에서는 파이썬을 통해 앙상블 기법 중 보팅과 배깅을 구현하는 방법을 알아보았습니다. 앙상블은 개별적인 모델의 예측력을 결합하여 보다 효과적인 예측을 제공할 수 있습니다. 다음 글에서는 그 외에 다양한 앙상블 기법을 소개하겠습니다. 감사합니다!