[python] 파이썬을 활용한 앙상블 학습(Ensemble Learning) 알고리즘
앙상블 학습은 여러 개별 모델을 결합하여 더 강력한 모델을 만드는 기법입니다. 이 기법은 단일 모델보다 예측 성능이 우수하고 과적합을 줄일 수 있는 장점이 있습니다. 파이썬은 다양한 앙상블 학습 알고리즘을 제공하고 있으며, 이번 포스트에서는 주요한 알고리즘과 그 활용에 대해 살펴보겠습니다.
목차
앙상블 학습 개요
- 앙상블 학습은 여러 모델을 결합하여 예측을 수행하는 기법으로, 개별 모델의 예측을 평균내거나 다수결로 최종 예측을 결정합니다.
- 주요 앙상블 학습 알고리즘으로 배깅, 부스팅, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 등이 있습니다.
- 과적합을 줄이고 성능을 향상시킬 수 있는 장점이 있습니다.
배깅(Bagging)
- 배깅은 복원 랜덤 샘플링을 통해 여러 개별 모델을 학습하고, 그 결과를 평균하여 최종 예측을 수행하는 알고리즘입니다.
- 대표적인 알고리즘으로는 랜덤 포레스트가 있습니다.
부스팅(Boosting)
- 부스팅은 이전 모델의 오차를 보완하는 방식으로 순차적으로 모델을 학습시키는 알고리즘입니다.
- 대표적인 알고리즘으로는 그래디언트 부스팅이 있습니다.
랜덤 포레스트(Random Forest)
- 랜덤 포레스트는 배깅의 한 형태로, 여러 결정 트리 모델을 학습하고 그 결과를 평균하여 예측하는 알고리즘입니다.
- 안정적이고 강력한 예측 성능을 가지며, 다양한 데이터 타입에 적용할 수 있습니다.
그래디언트 부스팅(Gradient Boosting)
- 그래디언트 부스팅은 이전 모델의 오차를 보정하면서 순차적으로 모델을 학습하는 알고리즘으로, 강력한 예측 성능을 가집니다.
- 일부 이상치에 취약하고 학습 시간이 오래 걸릴 수 있지만, 예측 성능이 뛰어난 알고리즘입니다.
총정리
이 포스트에서는 파이썬을 활용한 앙상블 학습 알고리즘에 대해 알아보았습니다. 앙상블 학습은 단일 모델보다 강력한 예측 성능을 제공하고, 과적합을 줄일 수 있는 장점을 가지고 있습니다. 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅을 비롯한 다양한 알고리즘을 활용하여 데이터 과학 및 머신러닝 분야에서 높은 성능을 달성할 수 있습니다.
참고자료: