[파이썬] `catboost`에서의 스태킹
스태킹(stacking)은 기계 학습 알고리즘에서 앙상블 학습을 수행하는 방법 중 하나입니다. 이는 다른 여러 모델의 예측 결과를 조합하여 보다 정확한 예측을 수행하는 방법입니다. CatBoost는 그라디언트 부스팅을 기반으로 한 강력한 기계 학습 알고리즘이며, 스태킹을 구현하기 위한 다양한 기능을 제공합니다.
스태킹의 작동 원리
스태킹은 다음과 같은 과정으로 이루어집니다.
- 원본 데이터를 학습 데이터와 테스트 데이터로 나눕니다.
- 첫 번째 수준의 모델(기본 모델)을 사용하여 학습 데이터의 예측 결과를 생성합니다.
- 생성된 예측 결과를 입력으로 사용하여 두 번째 수준의 모델(메타 모델)을 학습시킵니다.
- 테스트 데이터에 대한 예측 결과를 생성하기 위해 첫 번째 모델을 사용하고, 이를 다시 두 번째 모델에 입력으로 제공합니다.
- 최종 예측 결과를 얻습니다.
CatBoost에서의 스태킹 구현
CatBoost는 스태킹을 구현하기 위한 몇 가지 특별한 기능을 제공합니다.
모델 불러오기
from catboost import CatBoostClassifier, Pool
# 모델을 불러오기 위해 `load_model` 함수를 사용합니다.
model = CatBoostClassifier()
model.load_model('model.bin')
예측 결과 가져오기
# 데이터를 로드하여 `Pool` 객체를 만듭니다.
data = Pool('data.csv')
# 모델을 사용하여 예측을 수행합니다.
predictions = model.predict(data)
여러 모델을 조합하기
from catboost import CatBoost
# 기본 모델들을 리스트에 담습니다.
base_models = [
CatBoostClassifier(), # 첫 번째 기본 모델
CatBoostClassifier() # 두 번째 기본 모델
]
# 메타 모델을 만듭니다.
meta_model = CatBoostClassifier()
# 스태킹을 위해 모델들을 조합합니다.
stacked_model = CatBoost(catalogs=base_models + [meta_model])
스태킹 실행
# `train` 함수를 사용하여 스태킹을 실행합니다.
stacked_model.train(train_data, test_data)
# 예측을 수행합니다.
stacked_predictions = stacked_model.predict(data)
마무리
이렇게, CatBoost를 사용하면 간단하게 스태킹을 구현할 수 있습니다. 스태킹은 앙상블 학습의 성능을 향상시키는 강력한 기술이며, CatBoost의 다양한 기능을 활용하여 더욱 정확한 예측을 할 수 있습니다.