앙상블 기법 완전 가이드: 머신 러닝 정확도를 극대화하는 방법

앙상블 기법

앙상블 기법은 여러 가지 머신 러닝 모델을 조합하여 개별 모델보다 더 우수한 예측 성능을 달성하기 위한 방법입니다. 이 기법은 단일 모델의 한계를 극복하고, 다양한 모델의 장점을 통합하여 일반화 능력을 강화하는 데 효과적입니다.

반응형

앙상블 기법의 주요 유형

1. 배깅 (Bagging, Bootstrap Aggregating):
   • 배깅은 훈련 데이터의 무작위 서브셋을 사용하여 여러 모델을 병렬로 훈련시키는 방법입니다. 각 모델은 데이터의 부트스트랩 샘플(복원 추출을 통해 얻은 샘플)을 사용합니다.
   • 예측 시, 모든 개별 모델의 예측을 평균하거나 다수결을 통해 최종 결과를 결정합니다.
   • 대표적인 예는 랜덤 포레스트가 있습니다. 여러 결정 트리를 훈련시키고, 그 결과를 평균내어 최종 예측을 수행합니다.
2. 부스팅 (Boosting):
   • 부스팅은 여러 모델이 순차적으로 훈련되는 방법으로, 각 모델은 이전 모델의 오류를 바탕으로 학습합니다.
   • 각 후속 모델은 이전 모델들이 잘못 예측한 데이터 포인트에 더 많은 가중치를 두어 훈련합니다.
   • 최종 예측은 여러 모델의 가중합으로 이루어집니다.
   • 예를 들어, XGBoost, AdaBoost, Gradient Boosting Machine (GBM) 등이 있습니다.
3. 스태킹 (Stacking):
   • 스태킹은 다양한 모델의 예측을 새로운 데이터셋으로 사용하여, 또 다른 모델(메타 모델)을 훈련시키는 방법입니다.
   • 첫 번째 레벨의 각 모델은 원본 훈련 데이터를 사용하여 예측을 수행하고, 이 예측값들을 스택하여 새로운 특성으로 사용합니다.
   • 두 번째 레벨의 메타 모델은 이 새로운 특성을 사용하여 최종 예측을 합니다.

앙상블 기법의 장점

• 오버피팅 감소: 다양한 모델을 조합함으로써 개별 모델의 과적합 위험을 줄일 수 있습니다.
• 정확도 향상: 다양한 모델의 강점을 결합하여 정확도를 높일 수 있습니다.
• 일반화 능력 향상: 여러 모델의 예측을 조합함으로써 새로운 데이터에 대한 모델의 일반화 능력을 개선할 수 있습니다.

앙상블 기법의 단점

• 계산 비용: 여러 모델을 훈련시켜야 하므로 계산 비용이 높아질 수 있습니다.
• 모델 복잡성: 모델이 더 복잡해지고, 설명하기 어려워질 수 있습니다.

앙상블 기법은 다양한 데이터 과학 대회와 실제 응용에서 뛰어난 성능을 보여주고 있으므로, 적절히 활용할 경우 매우 유용할 수 있습니다.