scikit-learn은 파이썬 기반의 머신러닝 프레임워크로서, 다양한 머신러닝 알고리즘을 제공합니다. 이 중에서 트리 기반 알고리즘은 데이터를 분할하며 예측하는 데에 사용됩니다. 이번 포스트에서는 scikit-learn에서 제공하는 트리 기반 알고리즘에 대해 알아보겠습니다.

Decision Tree (의사결정 트리)

Decision Tree는 데이터를 분할하기 위해 트리 구조를 사용하는 알고리즘입니다. 각 노드는 데이터의 특성을 기반으로 최적의 분할을 결정합니다. Decision Tree를 만들기 위해서는 입력 데이터와 레이블 데이터가 필요합니다. 입력 데이터는 각 샘플의 특징을 담은 행렬이고, 레이블 데이터는 각 샘플의 클래스 또는 값을 담은 벡터입니다.

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# Decision Tree 모델 생성
model = DecisionTreeClassifier()

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train)

# 모델 예측
y_pred = model.predict(X_test)

Random Forest (랜덤 포레스트)

Random Forest는 Decision Tree를 기반으로한 앙상블 학습 기법입니다. 앙상블 학습은 여러 개의 모델을 결합하여 더 강력한 예측 모델을 만드는 것을 의미합니다. Random Forest는 여러 개의 Decision Tree를 생성하고, 각각의 트리들이 개별적으로 예측한 결과를 다수결로 합쳐 최종 예측을 수행합니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# Random Forest 모델 생성
model = RandomForestClassifier()

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train)

# 모델 예측
y_pred = model.predict(X_test)

Gradient Boosting (그래디언트 부스팅)

Gradient Boosting은 이전 트리의 오차를 보완하는 새로운 트리를 만들어나가는 앙상블 학습 기법입니다. 이는 이전 트리의 오차를 잘 추정하는 새로운 트리를 계속해서 추가함으로써 전체 모델의 성능을 향상시킵니다.

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

# Gradient Boosting 모델 생성
model = GradientBoostingClassifier()

# 모델 학습
model.fit(X_train, y_train)

# 모델 예측
y_pred = model.predict(X_test)

위에서 설명한 트리 기반 알고리즘들은 scikit-learn에서 제공하는 몇 가지만을 소개한 것입니다. scikit-learn에는 더 많은 트리 기반 알고리즘이 있으며, 이들을 효과적으로 활용하여 데이터 분석과 예측을 수행할 수 있습니다.

참고자료:

• scikit-learn 공식 문서: https://scikit-learn.org/stable/index.html