텍스트 분류는 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP) 분야에서 많은 주목을 받고 있는 과제입니다. 텍스트 분류는 주어진 텍스트 데이터를 여러 개의 사전 정의된 카테고리로 분류하는 작업을 의미합니다. 앙상블 및 스태킹 기법은 다양한 기계 학습 모델을 결합하여 보다 정확한 예측 결과를 얻는 방법입니다. 이 글에서는 파이썬을 사용하여 텍스트 분류에 앙상블 및 스태킹 기법을 적용하는 방법을 알아보겠습니다.

앙상블 기법

앙상블은 여러 개의 기계 학습 모델을 사용하여 예측 결과를 결합하는 방법입니다. 다양한 앙상블 기법 중 가장 일반적인 방법은 다수결 투표(Majority Voting)입니다. 이는 각 모델의 예측 결과를 종합하여 다수결로 최종 예측 결과를 결정하는 방식입니다. 앙상블을 사용하면 개별 모델보다 더 나은 예측 성능을 얻을 수 있습니다.

코드 예시

from sklearn.ensemble import VotingClassifier

model1 = SomeClassifier()
model2 = AnotherClassifier()
model3 = YetAnotherClassifier()

ensemble = VotingClassifier(estimators=[('model1', model1), ('model2', model2), ('model3', model3)], voting='hard')
ensemble.fit(X_train, y_train)
y_pred = ensemble.predict(X_test)

위의 코드 예시에서는 sklearn.ensemble 모듈의 VotingClassifier 클래스를 사용하여 앙상블 모델을 구성합니다. estimators 매개 변수에는 각각의 기계 학습 모델을 정의하고, voting 매개 변수에는 투표 방식을 지정합니다. fit 메서드로 학습을 진행하고, predict 메서드로 텍스트 데이터의 클래스를 예측합니다.

스태킹 기법

스태킹은 여러 개의 기계 학습 모델을 사용하여 예측 결과를 다른 기계 학습 모델에 입력으로 사용하는 방법입니다. 스태킹은 개별 모델의 예측 결과를 새로운 특성(feature)으로 활용하여 더 나은 예측 성능을 달성할 수 있습니다. 스태킹은 각 모델의 예측 결과를 합치는 방식에 따라 다양한 변형이 있습니다.

코드 예시

from vecstack import stacking

models = [SomeClassifier(), AnotherClassifier(), YetAnotherClassifier()]
stacked_model = SomeOtherClassifier()

S_train, S_test = stacking(models, X_train, y_train, X_test, regression=False, mode='oof_pred_bag', needs_proba=False, save_dir=None, metric=accuracy_score, n_folds=5, stratified=True, shuffle=True, random_state=0, verbose=2)

stacked_model.fit(S_train, y_train)
y_pred = stacked_model.predict(S_test)

위의 코드 예시에서는 vecstack 라이브러리를 사용하여 스태킹을 구현합니다. stacking 함수를 사용하여 기계 학습 모델의 예측 결과를 결합하고 새로운 특성으로 생성합니다. 이후 새로운 기계 학습 모델을 생성하여 fit 메서드로 학습을 진행하고, predict 메서드로 텍스트 데이터의 클래스를 예측합니다.

마무리

텍스트 분류 작업에서 앙상블 및 스태킹 기법은 정확한 예측을 위한 유용한 도구입니다. 이 글에서는 파이썬을 사용하여 앙상블 및 스태킹 기법을 구현하는 방법을 예시 코드와 함께 안내하였습니다. 추가적인 실험과 더 많은 모델을 결합하여 도메인 특화된 텍스트 분류 모델을 구축할 수 있습니다.