[파이썬] xgboost 과적합 방지를 위한 전략

07 Sep 2023

xgboost

Introduction

xgboost (eXtreme Gradient Boosting)는 그레디언트 부스팅 알고리즘을 사용하여 예측 모델을 만드는 인기있는 머신러닝 라이브러리입니다. 그러나 때로는 xgboost 모델이 과적합(overfitting)되어 일반화 성능이 저하될 수 있습니다. 이러한 상황에서는 적절한 전략을 통해 과적합을 방지할 수 있습니다.

이 블로그 포스트에서는 xgboost 모델의 과적합을 방지하기 위한 몇 가지 전략을 설명하겠습니다.

1. 데이터의 다양성 확보

과적합을 방지하기 위해서는 모델에 다양한 종류의 데이터를 제공해야 합니다. 데이터의 다양성은 모델의 일반화 능력을 향상시키는 데 도움이 됩니다. 데이터의 다양성을 확보하기 위해 다음과 같은 전략을 사용할 수 있습니다.

더 많은 데이터를 수집합니다.
데이터를 다양한 속성과 범주로 세분화합니다.
데이터를 쉽게 인식할 수 있는 형식으로 변환합니다.

2. 피처 선택 및 생성

과적합을 방지하기 위해서는 적절한 피처를 선택하거나 새로운 피처를 생성해야 합니다. 피처 선택과 생성 전략은 다음과 같습니다.

상관관계가 높은 피처를 제거합니다.
중복되거나 불필요한 피처를 제거합니다.
새로운 피처를 생성하여 모델에 추가합니다.

이러한 전략을 통해 모델에 유용한 정보만을 제공할 수 있고, 과적합을 방지할 수 있습니다.

3. 모델 파라미터 조정

과적합을 방지하기 위해서는 모델의 파라미터를 조정해야 합니다. 몇 가지 주요한 파라미터 조정 전략은 다음과 같습니다.

트리의 깊이를 제한합니다.
```
params = {
  'max_depth': 3,
  ...
}
```

학습률을 줄입니다.

params = {
  'learning_rate': 0.1,
  ...
}

트리의 개수를 제한합니다.

params = {
  'num_boost_round': 100,
  ...
}

이러한 파라미터 조정을 통해 모델의 복잡성을 제어하고, 적절한 학습을 할 수 있습니다.

4. 교차 검증

과적합을 방지하기 위해서는 모델을 평가하는 과정에서 교차 검증을 수행해야 합니다. 교차 검증은 데이터를 여러 부분으로 나누어 훈련과 평가를 반복하는 것입니다. 모델의 일반화 능력을 더 정확하게 평가할 수 있습니다. 다음은 k-fold 교차 검증을 사용하는 예시입니다.

import xgboost as xgb
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# Create xgboost model
model = xgb.XGBRegressor()

# Perform k-fold cross validation
cv_scores = cross_val_score(model, X, y, cv=5)

# Display mean score
print("Mean CV Score:", np.mean(cv_scores))

5. 조기 종료

조기 종료(early stopping)는 모델이 더 이상 성능이 향상되지 않을 때 학습을 중지하는 기법입니다. xgboost는 조기 종료를 위한 내장 기능을 제공합니다. 다음은 조기 종료를 사용한 예시입니다.

import xgboost as xgb

# Create xgboost model
model = xgb.XGBRegressor()

# Set early stopping parameters
early_stopping_rounds = 10

# Train model with early stopping
model.fit(X_train, y_train,
          early_stopping_rounds=early_stopping_rounds,
          eval_set=[(X_val, y_val)])

조기 종료를 사용하여 모델이 과적합되는 것을 방지할 수 있습니다.

결론

xgboost의 과적합을 방지하기 위한 전략은 다양한 데이터 사용, 피처 선택 및 생성, 모델 파라미터 조정, 교차 검증, 조기 종료 등 다양한 요소들의 조합으로 이루어집니다. 이러한 전략을 적용하여 일반화 성능이 높은 xgboost 모델을 구축할 수 있습니다. 따라서, 과적합에 대한 이해와 적절한 전략 설정은 머신러닝 모델의 성능 향상에 중요한 역할을 합니다.