Colin's Blog
파이썬으로 구현된 유전 알고리즘을 활용한 텍스트 분류 알고리즘

소개

유전 알고리즘은 최적화 문제를 해결하기 위해 생물의 진화 원리를 모방하는 최적화 알고리즘입니다. 이 알고리즘은 각각의 해(문제의 해답)를 유전자로 표현하고, 이 유전자들을 변형하고 선택함으로써 최적의 해를 찾아냅니다.

이 글에서는 파이썬을 사용하여 유전 알고리즘을 구현하고, 이를 텍스트 분류 문제에 적용하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

구현

유전 알고리즘을 구현하기 위해 다음과 같은 주요 단계가 필요합니다:

  1. 초기 집단 생성: 텍스트 문서를 특징 벡터로 변환한 후, 이를 초기 유전자 집단으로 설정합니다.
  2. 적합도 함수 계산: 각 유전자에 대해 특징 벡터를 입력으로 받아 적합도 함수를 계산합니다. 이 함수는 텍스트 문서의 분류 정확도를 평가하는데 사용됩니다.
  3. 선택: 적합도 함수를 기반으로 일부 유전자를 선택합니다. 선택된 유전자는 다음 세대로 전달될 것입니다.
  4. 교차: 선택된 유전자들을 교차시켜 새로운 유전자를 생성합니다. 이는 다양성을 유지하면서 해의 탐색 공간을 확장하는데 도움을 줍니다.
  5. 변이: 일부 유전자를 변이시켜 최적의 해를 찾는 과정을 더욱 탐색적으로 만듭니다.
  6. 종료 조건 확인: 일정한 세대 수나 최적의 해에 도달했는지를 확인하여 알고리즘을 종료합니다.
  7. 결과 출력: 최적의 해를 출력하고, 알고리즘의 수행 결과를 평가합니다.

예제 코드

다음은 Python으로 구현된 유전 알고리즘을 활용하여 텍스트 분류 문제를 해결하는 예제 코드입니다. 이 코드는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 특징 벡터를 추출하고, 분류 정확도를 계산하는데 사용됩니다.

import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.svm import SVC

# 유전 알고리즘 파라미터 설정
population_size = 50
generations = 100
mutation_rate = 0.01

# 텍스트 문서 데이터 로드
data = load_data()

# 특징 벡터 추출
vectorizer = TfidfVectorizer()
features = vectorizer.fit_transform(data.text)

# 분류 정확도 평가 함수
def evaluate_fitness(individual):
    # 특징 벡터에 선택된 특성만 사용
    selected_features = np.array(features[:, individual], dtype=bool)
    X_selected = features[selected_features]
    y = data.labels

    # 학습 및 테스트 세트 분할
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_selected, y, test_size=0.2)

    # 분류 모델 학습
    model = SVC()
    model.fit(X_train, y_train)

    # 분류 정확도 계산
    accuracy = model.score(X_test, y_test)
    return accuracy

# 초기 유전자 집단 생성
population = np.random.choice([0, 1], size=(population_size, features.shape[1]))

# 유전 알고리즘 실행
for generation in range(generations):
    # 각 유전자의 적합도 계산
    fitness_values = [evaluate_fitness(individual) for individual in population]

    # 적합도 기반 선택
    selected_indices = np.argsort(fitness_values)[-population_size:]

    # 선택된 유전자들을 다음 세대로 복사
    new_population = population[selected_indices].copy()

    # 교차 및 변이 수행
    crossover(new_population)
    mutate(new_population, mutation_rate)

    # 다음 세대의 유전자로 업데이트
    population = new_population

# 최적의 해 출력
best_individual = population[np.argmax(fitness_values)]
best_features = vectorizer.get_feature_names()[best_individual]
print("Best features:", best_features)
print("Best accuracy:", np.max(fitness_values))

결론

유전 알고리즘은 최적화 문제를 해결하는 강력한 도구입니다. 이를 텍스트 분류 문제에 적용하여 특징 선택 기능을 구현함으로써, 모델 성능을 향상시킬 수 있습니다. Python과 scikit-learn을 활용하여 구현된 유전 알고리즘은 다양한 실제 문제에 쉽게 적용할 수 있으며, 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 적합도 함수를 자유롭게 수정할 수 있습니다.

#AI #유전알고리즘

© 2018 Colin. All rights reserved.