[파이썬] TensorFlow에서 앙상블 학습
앙상블 학습 개요
앙상블 학습은 다양한 모델들을 결합하여 예측의 성능을 향상시키는 기법입니다. 가장 일반적인 앙상블 학습 방법은 보팅(Voting), 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting) 등이 있습니다. 이 중에서도 보팅 앙상블이 가장 간단하면서도 효과적인 방법 중 하나입니다.
보팅 앙상블 구현 방법
TensorFlow에서 보팅 앙상블을 구현하기 위해서는 여러 개의 모델을 학습하고, 이를 조합하여 예측하는 과정을 거쳐야 합니다. 아래는 TensorFlow와 scikit-learn을 사용하여 보팅 앙상블을 구현하는 예제 코드입니다.
import tensorflow as tf
from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.svm import SVC
# 데이터 준비
X_train, y_train = ...
X_test, y_test = ...
# 개별 모델 정의
model1 = tf.keras.Sequential([...]) # 첫 번째 모델
model2 = tf.keras.Sequential([...]) # 두 번째 모델
# 개별 모델 학습
model1.fit(X_train, y_train, ...)
model2.fit(X_train, y_train, ...)
# 개별 모델 예측
pred1 = model1.predict(X_test)
pred2 = model2.predict(X_test)
# 개별 모델 결과를 합치기 위한 보팅 앙상블 정의
ensemble_model = VotingClassifier(estimators=[('model1', model1), ('model2', model2)], voting='hard')
# 보팅 앙상블 학습
ensemble_model.fit(X_train, y_train)
# 보팅 앙상블 예측
pred_ensemble = ensemble_model.predict(X_test)
# 개별 모델과 보팅 앙상블의 정확도 비교
accuracy_model1 = accuracy_score(y_test, pred1)
accuracy_model2 = accuracy_score(y_test, pred2)
accuracy_ensemble = accuracy_score(y_test, pred_ensemble)
print("Model 1 Accuracy:", accuracy_model1)
print("Model 2 Accuracy:", accuracy_model2)
print("Ensemble Accuracy:", accuracy_ensemble)
위의 코드에서는 TensorFlow의 Sequential API를 사용하여 개별 모델을 정의하고 학습시키는 과정을 거칩니다. 그리고 scikit-learn의 VotingClassifier를 사용하여 개별 모델을 조합하는 보팅 앙상블을 정의하고 학습시키는 과정을 거칩니다. 마지막으로 개별 모델과 보팅 앙상블의 정확도를 비교하여 성능을 확인할 수 있습니다.
앙상블 학습은 다양한 모델들을 결합하여 예측 성능을 향상시킬 수 있는 강력한 기법입니다. TensorFlow를 사용하여 보팅 앙상블을 구현하는 방법을 알아보았습니다. 이를 응용하여 다양한 앙상블 학습 기법을 구현해보세요!