XGBoost는 많은 기계 학습 알고리즘 중에서도 높은 성능으로 알려져 있는 알고리즘입니다. 기본적으로는 지도 학습 알고리즘이지만, XGBoost는 앙상블 학습 알고리즘 중 하나로, 비지도 학습에도 사용될 수 있습니다. 이번 글에서는 XGBoost를 사용하여 비지도 학습을 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

비지도 학습이란?

비지도 학습은 입력 데이터에 대한 명시적인 라벨 또는 타겟 값이 없이 학습하는 방법입니다. 따라서 모델은 입력 데이터의 숨겨진 패턴, 구조, 군집 등을 발견하고 이를 통해 데이터를 이해하고 분석할 수 있습니다. 대표적인 비지도 학습 알고리즘으로는 군집화, 차원 축소, 이상치 탐지 등이 있습니다.

XGBoost의 비지도 학습

XGBoost는 xgboost 라이브러리를 사용하여 비지도 학습을 수행할 수 있습니다. 비지도 학습을 위해 XGBoost는 주로 DMatrix 객체를 사용하며, xgboost.train() 함수를 통해 모델을 학습시킬 수 있습니다. 그림과 함께 예제 코드를 통해 비지도 학습을 수행하는 방법을 살펴보겠습니다.

K-평균 클러스터링 예제

K-평균 클러스터링은 주어진 데이터를 K개의 클러스터로 나누는 비지도 학습 알고리즘입니다. 이를 XGBoost를 사용하여 수행하는 예제를 살펴보겠습니다.

import numpy as np
import xgboost as xgb
from sklearn.cluster import KMeans

# 데이터 생성
X = np.random.rand(100, 2)

# K-평균 클러스터링 수행
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(X)

# 클러스터 라벨 얻기
labels = kmeans.labels_

# DMatrix 생성
dtrain = xgb.DMatrix(X)

# 파라미터 설정
param = {'objective': 'multi:softprob', 'num_class': 3}

# 모델 학습
model = xgb.train(param, dtrain)

# 결과 예측
preds = model.predict(dtrain)

print(preds)

위 예제에서는 먼저 KMeans를 사용하여 주어진 데이터를 3개의 클러스터로 나누었습니다. 그리고 각 데이터에 대한 클러스터 라벨을 얻어내었습니다. 이후 xgboost.DMatrix를 사용하여 DMatrix 객체를 생성하고, XGBoost 모델을 학습시켰습니다.

주의사항

비지도 학습에서는 정확한 결과를 얻기 위해 다양한 전처리와 파라미터 튜닝이 중요합니다. 또한, 비지도 학습에 대한 평가 지표도 명확하지 않으므로 주의해야 합니다. 따라서 실제 비지도 학습을 수행할 때에는 주의사항을 숙지하고 올바른 전처리와 모델 설정을 통해 최적의 결과를 얻을 수 있도록 해야 합니다.

마무리

XGBoost를 비지도 학습에 활용하는 방법에 대해 알아보았습니다. XGBoost는 뛰어난 성능과 다양한 활용성으로 인해 많은 데이터 과학자와 개발자들에게 사랑받고 있습니다. 비지도 학습을 통해 데이터의 구조와 패턴을 이해하고 분석하는 데에도 XGBoost를 활용할 수 있으니, 다양한 상황에서 사용해 보시기 바랍니다.