[파이썬][scikit-learn] scikit-learn에서 앙상블 학습

05 Sep 2023

scikit learn

앙상블 학습은 여러 개의 기계 학습 모델을 결합하여 더 강력하고 정확한 예측 모델을 만드는 방법입니다. 이러한 기법은 scikit-learn 라이브러리에서도 지원되며, 파이썬을 사용하여 간편하게 적용할 수 있습니다.

앙상블 학습의 종류

scikit-learn에서는 다양한 앙상블 학습 알고리즘을 제공합니다. 그 중에서도 가장 일반적인 알고리즘은 다음과 같습니다:

랜덤 포레스트 (Random Forests): 결정 트리를 기반으로 한 앙상블 학습 모델입니다. 여러 개의 결정 트리를 학습한 뒤, 각각의 결정 트리들이 예측한 결과를 모아 가장 많은 투표를 받은 클래스를 선택합니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 모델 생성
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)

# 모델 훈련
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
predictions = model.predict(X_test)

그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting): 기존의 모델이 예측을 잘못한 데이터에 가중치를 부여하여 학습하는 방식입니다. 이전 모델의 오차를 보정하는 방식으로 앙상블을 만들어갑니다.

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

# 모델 생성
model = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100)

# 모델 훈련
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
predictions = model.predict(X_test)

앙상블 투표 (Voting Ensemble): 다양한 기계 학습 모델을 결합하여 예측한 결과를 투표를 통해 최종 예측 결과를 결정하는 방식입니다.

from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 다양한 모델 생성
clf1 = SVC(probability=True)
clf2 = LogisticRegression()
clf3 = DecisionTreeClassifier()

# 앙상블 생성
model = VotingClassifier(estimators=[('svm', clf1), ('lr', clf2), ('dt', clf3)])

# 모델 훈련
model.fit(X_train, y_train)

# 예측
predictions = model.predict(X_test)

앙상블 학습의 장점

더 강력한 예측 성능: 앙상블 학습은 여러 개의 기계 학습 모델을 결합하여 예측을 수행하기 때문에 단일 모델에 비해 더 강력한 예측 성능을 제공할 수 있습니다.
오버피팅 방지: 앙상블 학습은 결합한 모델들의 예측 결과를 과반수 투표나 평균 등으로 결정하기 때문에 개별 모델보다 오버피팅을 방지할 수 있습니다.
다양한 모델 조합 가능: scikit-learn에서는 다양한 알고리즘을 지원하므로, 여러 개의 다른 모델을 함께 결합하여 더 좋은 성능을 얻을 수 있습니다.

앙상블 학습은 다양한 데이터셋과 문제에 적용할 수 있는 강력한 기계 학습 기법입니다. scikit-learn을 활용하여 앙상블 학습 모델을 구축해보세요!