[파이썬] xgboost에서의 앙상블 학습

07 Sep 2023

xgboost

앙상블 학습은 머신러닝 모델의 성능을 향상시키기 위해 여러 개의 모델을 결합하여 사용하는 기법입니다. 이 중에서도 xgboost는 그 성능과 인기로 인해 가장 많이 사용되는 알고리즘 중 하나입니다.

xgboost는 Gradient Boosting 알고리즘의 변형으로, 여러 개의 의사결정나무 모델을 연속적으로 학습하면서 예측 오차를 줄여나갑니다. 이렇게 학습한 각각의 모델을 앙상블하여 최종 예측 결과를 도출합니다.

앙상블 학습의 장점

성능 향상: 여러 개의 모델을 결합하기 때문에 개별 모델의 약점을 보완하여 전반적으로 성능을 향상시킬 수 있습니다.
과적합 감소: 다양한 모델을 결합하여 일반화 성능을 개선할 수 있습니다.
앙상블 모델 해석: 개별 모델의 예측 결과를 종합하여 전체 모델의 해석력을 높일 수 있습니다.

xgboost에서의 앙상블 학습 방법

xgboost에서는 앙상블 학습을 위해 다음과 같은 두 가지 방법을 지원합니다.

1. 부스팅 알고리즘에 기반한 앙상블

xgboost는 Gradient Boosting 알고리즘을 기반으로 하고 있기 때문에, 부스팅 알고리즘에 기반하여 앙상블을 구현할 수 있습니다. 부스팅 알고리즘은 이전 모델의 오차를 다음 모델이 보완하도록 학습하는 방식으로 앙상블을 형성합니다.

import xgboost as xgb

# 기본 xgboost 부스터 모델 생성
model1 = xgb.XGBClassifier()

# 부스팅 알고리즘에 기반한 앙상블 모델 생성
ensemble = xgb.XGBClassifier()
ensemble.fit(X_train, y_train, eval_metric='logloss', early_stopping_rounds=10, eval_set=[(X_val, y_val)], verbose=0)

# 앙상블 모델 성능 평가
y_pred = ensemble.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

2. 앙상블 학습을 위한 Voting 알고리즘

xgboost는 Voting 알고리즘도 지원합니다. Voting 알고리즘은 다양한 모델의 예측 결과를 평균 또는 다수결로 결합하여 최종 예측 값을 도출합니다.

from sklearn.ensemble import VotingClassifier

# 다양한 xgboost 모델 생성
model1 = xgb.XGBClassifier()
model2 = xgb.XGBClassifier()
model3 = xgb.XGBClassifier()

# Voting 앙상블 모델 생성
ensemble = VotingClassifier(estimators=[('model1', model1), ('model2', model2), ('model3', model3)], voting='soft')
ensemble.fit(X_train, y_train)

# 앙상블 모델 성능 평가
y_pred = ensemble.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)

결론

xgboost는 부스팅 알고리즘을 통한 앙상블 학습과 Voting 알고리즘을 통한 앙상블 학습을 모두 지원하여 다양한 방식으로 모델을 결합할 수 있습니다. 이를 통해 더 강력하고 정확한 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 앙상블 학습을 활용하여 데이터의 특성에 더욱 적합한 모델을 만들어보세요!