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[python] 앙상블 모델 설계 및 훈련

앙상블(Ensemble) 모델은 여러 개의 다른 모델을 결합하여 예측을 수행하는 기계 학습 기법입니다. 각 모델을 개별적으로 훈련시키고, 그 결과를 결합함으로써 단일 모델보다 더 강력한 예측 성능을 얻을 수 있습니다.

앙상블 모델의 종류

1. 보팅(Voting) 앙상블

보팅 앙상블은 서로 다른 알고리즘을 사용하는 모델들의 예측을 결합합니다. 주로 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트 등을 결합하여 사용합니다.

from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 로지스틱 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트로 보팅 앙상블 훈련
model1 = LogisticRegression()
model2 = DecisionTreeClassifier()
model3 = RandomForestClassifier()
ensemble_model = VotingClassifier(estimators=[('lr', model1), ('dt', model2), ('rf', model3)], voting='hard')
ensemble_model.fit(X_train, y_train)

2. 배깅(Bagging) 앙상블

배깅 앙상블은 동일한 알고리즘을 사용하는 모델들을 각각 다른 부분 데이터셋에 대해 훈련시키고, 그 결과를 평균하여 예측을 수행합니다. 대표적인 예로 랜덤 포레스트가 있습니다.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

# 랜덤 포레스트로 배깅 앙상블 훈련
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

3. 부스팅(Boosting) 앙상블

부스팅 앙상블은 이전 모델이 예측을 실패한 샘플에 더 많은 가중치를 부여하여 다음 모델을 훈련시키는 방식입니다. 대표적으로 그래디언트 부스팅, XGBoost, LightGBM 등이 있습니다.

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier

# 그래디언트 부스팅으로 부스팅 앙상블 훈련
model = GradientBoostingClassifier()
model.fit(X_train, y_train)

앙상블 모델의 훈련과정

  1. 각 개별 모델 훈련
  2. 개별 모델의 예측 결합
  3. 앙상블 모델의 학습

앙상블 모델은 각 모델의 예측을 적절히 결합하여 단일 모델보다 높은 정확도를 달성할 수 있는 강력한 기계 학습 방법입니다.

참고 자료:

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