[파이썬][scikit-learn] scikit-learn에서 스태킹

05 Sep 2023

scikit learn

스태킹은 앙상블 학습의 한 유형으로, 다양한 기계 학습 모델을 조합하여 최종 예측을 수행하는 방법입니다. scikit-learn은 파이썬에서 사용할 수 있는 강력한 기계 학습 라이브러리로, 스태킹을 쉽게 구현할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다.

1. 스태킹의 원리

스태킹은 두 단계로 구성됩니다. 첫 번째 단계에서는 원본 데이터를 여러 개의 기계 학습 모델에 입력으로 제공하여 각 모델의 예측 결과를 얻습니다. 각 모델은 다른 알고리즘을 사용하거나 동일한 알고리즘의 하이퍼파라미터를 다르게 설정하여 다양성을 확보합니다.

두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 얻은 각 모델의 예측 결과를 하나의 데이터 세트로 결합하여 최종 예측을 수행합니다. 이때, 보조 모델(메타 모델)을 사용하여 최종 예측을 수행하게 됩니다. 메타 모델은 보조 모델들의 예측 결과를 입력으로 받아 최종 예측을 수행하는 기능을 담당합니다.

2. scikit-learn에서 스태킹 구현하기

scikit-learn에서 스태킹을 구현하는 방법은 매우 간단합니다. StackingClassifier와 StackingRegressor 클래스를 사용하여 스태킹을 수행할 수 있습니다. 이 클래스들은 하이퍼파라미터로 여러 개의 보조 모델과 메타 모델을 지정할 수 있습니다.

아래는 scikit-learn을 사용하여 스태킹을 구현하는 예제 코드입니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.naive_bayes import GaussianNB
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.ensemble import StackingClassifier

# 데이터 로드
X, y = load_iris(return_X_y=True)

# 데이터 세트 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 보조 모델 정의
estimators = [
    ('lr', LogisticRegression()),
    ('nb', GaussianNB()),
    ('rf', RandomForestClassifier())
]

# 메타 모델 정의
meta_model = LogisticRegression()

# 스태킹 분류기 생성
clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=meta_model)

# 모델 훈련
clf.fit(X_train, y_train)

# 테스트 데이터에 대한 예측 결과 계산
y_pred = clf.predict(X_test)

# 정확도 평가
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

이 예제 코드에서는 붓꽃 데이터셋을 사용하여 세 가지 모델(Logistic Regression, Gaussian Naive Bayes, Random Forest)을 보조 모델로 사용하고, Logistic Regression을 메타 모델로 사용합니다. 스태킹 분류기를 생성하고, 훈련 데이터를 학습한 후 테스트 데이터에 대한 예측 결과를 계산하여 정확도를 평가합니다.

3. 스태킹의 장점과 주의사항

스태킹은 강력한 예측 성능을 제공할 수 있지만 몇 가지 주의사항이 있습니다.

스태킹은 모델의 복잡성과 계산 비용을 증가시킵니다. 보조 모델과 메타 모델의 선택, 하이퍼파라미터 튜닝은 중요한 요소이며 신중하게 수행해야합니다.
과적합에 민감한 알고리즘일 경우, 스태킹에 의해 더욱 심화될 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 교차 검증을 통해 모델 성능을 평가하고 조기 종료를 적용할 수 있습니다.
용도에 맞는 모델을 선택하는 것이 중요합니다. 각 모델의 특징과 데이터셋에 적합한 모델을 조합하고 사용해야 스태킹의 성능을 최대화할 수 있습니다.

스태킹은 다양한 기계 학습 알고리즘의 조합을 통해 더 나은 예측 성능을 달성할 수 있는 강력한 방법입니다. scikit-learn을 통해 쉽게 구현할 수 있으므로, 다양한 데이터셋에 스태킹을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있습니다.