이번 포스트에서는 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 그라디언트 부스팅(gradient boosting) 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보겠습니다.

1. 그라디언트 부스팅이란?

그라디언트 부스팅은 앙상블(ensemble) 학습 방법 중 하나로, 여러 개의 약한 학습기(weak learner)를 연결하여 강력한 학습 모델을 만드는 방법입니다. 각각의 약한 학습기는 이전 학습기의 오차를 보완하는 방향으로 학습하게 되므로, 전체 모델은 오차를 최소화하는 방향으로 점진적으로 학습됩니다.

그라디언트 부스팅은 예측값과 실제 값의 차이인 오차(residual)에 대해 그라디언트(gradient)를 계산하여 다음 학습기의 타깃(target)으로 사용합니다. 이를 통해 이전 학습기에 비해 더 적은 오차를 가진 샘플들을 다음 학습기가 학습하게 됩니다.

2. scikit-learn을 사용한 그라디언트 부스팅 구현하기

scikit-learn은 그라디언트 부스팅을 위한 GradientBoostingRegressor와 GradientBoostingClassifier를 제공합니다. GradientBoostingRegressor는 회귀 문제에 사용되고, GradientBoostingClassifier는 분류 문제에 사용됩니다.

아래의 예제 코드는 GradientBoostingRegressor를 사용하여 보스턴 집값 데이터셋을 예측하는 모델을 구현하는 예시입니다.

from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 데이터 로드
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

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

# 예측
y_pred = model.predict(X_test)

# 평가
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")

3. 결론

그라디언트 부스팅은 scikit-learn 라이브러리를 통해 간편하게 구현할 수 있는 강력한 앙상블 학습 알고리즘입니다. 이를 통해 다양한 회귀 및 분류 문제에 대한 예측 모델을 구현할 수 있습니다.

더 자세한 내용은 scikit-learn의 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.

• scikit-learn 문서
• Gradient Boosting 설명서