안녕하세요! 오늘은 Keras를 사용하여 모델 앙상블 기법을 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다. 모델 앙상블은 여러 개의 모델을 조합하여 더 좋은 예측력을 가진 최종 모델을 만드는 방법입니다. 이를 통해 모델의 성능을 향상시키고 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.
앙상블 기법 종류
앙상블 기법에는 크게 평균 앙상블, 보팅 앙상블, 스태킹 앙상블 등이 있습니다. 각각의 앙상블 기법은 다양한 방식으로 다수의 모델을 조합합니다. 이 중에서 가장 간단하면서도 효과적인 방법은 평균 앙상블입니다.
평균 앙상블
평균 앙상블은 여러 개의 모델의 예측값을 평균하여 최종 예측값을 얻는 방법입니다. 예를 들어, 세 개의 모델이 각각 0.8, 0.9, 0.7의 예측값을 가지고 있다면 평균 앙상블은 (0.8 + 0.9 + 0.7) / 3 = 0.8의 예측값을 얻습니다.
import numpy as np
# 모델 예측값
predictions = [0.8, 0.9, 0.7]
# 평균 앙상블
ensemble_prediction = np.mean(predictions)
print("Ensemble Prediction:", ensemble_prediction)
보팅 앙상블
보팅 앙상블은 다수의 모델의 예측값 중 가장 많이 선택되는 클래스를 최종 예측값으로 선택하는 방법입니다. 분류 문제에서 주로 사용됩니다.
from scipy.stats import mode
# 모델 예측값
predictions = [[1, 2, 3], [1, 2, 3], [2, 3, 1]]
# 보팅 앙상블
ensemble_prediction = mode(predictions).mode[0]
print("Ensemble Prediction:", ensemble_prediction)
스태킹 앙상블
스태킹 앙상블은 여러 개의 모델의 예측값을 기반으로 다른 모델을 학습하는 방법입니다. 앙상블에 참여하는 모델을 첫 번째 수준 모델이라고 부르며, 이러한 모델의 예측값을 입력으로 사용하여 두 번째 수준 모델(메타 모델)을 학습시킵니다.
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 첫 번째 수준 모델의 예측값
predictions_1 = [0.8, 0.9, 0.7]
predictions_2 = [0.6, 0.7, 0.5]
predictions_3 = [0.9, 0.8, 0.6]
# 두 번째 수준 모델에 사용할 입력 데이터
meta_X = np.column_stack((predictions_1, predictions_2, predictions_3))
meta_y = [1, 1, 0]
# k-fold 교차 검증을 사용하여 두 번째 수준 모델 학습
classifier = LogisticRegression()
kfold = KFold(n_splits=3, shuffle=True)
for train_index, test_index in kfold.split(meta_X):
X_train, X_test = meta_X[train_index], meta_X[test_index]
y_train, y_test = meta_y[train_index], meta_y[test_index]
classifier.fit(X_train, y_train)
# 두 번째 수준 모델로 예측 수행
ensemble_prediction = classifier.predict(meta_X)
print("Ensemble Prediction:", ensemble_prediction)
마무리
이상으로 Keras를 사용하여 모델 앙상블을 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. 앙상블 기법은 다양한 모델을 조합하여 예측력을 향상시킬 수 있으며, 다양한 상황에서 사용될 수 있습니다. 모델 앙상블을 통해 더 정확하고 안정적인 예측 모델을 개발해보세요!