[go] Go 언어로 데이터 분류를 위한 앙상블 알고리즘 구현하기

11 Dec 2023

1. 개요

앙상블 알고리즘은 여러 개의 간단한 모델을 결합하여 보다 강력한 모델을 만들어내는 기법입니다. 이번 글에서는 이러한 알고리즘을 Go 언어로 구현하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

2. 앙상블 알고리즘이란?

앙상블 알고리즘은 각 모델의 예측 결과를 결합함으로써 더욱 정확한 예측을 할 수 있도록 합니다. 이는 단일 모델의 한계를 극복하고 예측의 신뢰도를 높일 수 있는 장점이 있습니다.

3. 앙상블 알고리즘의 구현

아래는 Go 언어로 랜덤 포레스트 알고리즘을 구현하는 예시 코드입니다.

package main

import (
	"fmt"
	"math/rand"
)

type DecisionTree struct {
	// 결정 트리에 관한 구조체 정의
}

type RandomForest struct {
	trees []DecisionTree
	// 랜덤 포레스트에 관한 구조체 정의
}

func (dt *DecisionTree) train(data [][]float64, labels []int) {
	// 결정 트리 훈련 로직
}

func (dt *DecisionTree) predict(data []float64) int {
	// 결정 트리 예측 로직
	return rand.Intn(2)
}

func (rf *RandomForest) train(data [][]float64, labels []int, numTrees int) {
	// 랜덤 포레스트 훈련 로직
}

func (rf *RandomForest) predict(data []float64) int {
	// 랜덤 포레스트 예측 로직
	return 1
}

func main() {
	// 예시 코드 실행 로직
}

4. 마치며

이렇게 Go 언어로 앙상블 알고리즘을 구현하는 방법을 알아보았습니다. 알고리즘을 효과적으로 활용하기 위해서는 데이터에 대한 충분한 이해와 적절한 모델링이 필요하므로, 이러한 부분에 대한 고려가 필요합니다.

참고 문헌:

https://golang.org/
“Python Machine Learning” by Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili

목차

1. 개요

2. 앙상블 알고리즘이란?

3. 앙상블 알고리즘의 구현

4. 마치며