ML: 고급 머신러닝 알고리즘: 앙상블 학습

앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 개의 머신러닝 모델을 결합하여 더 나은 성능을 얻는 기법입니다. 개별 모델보다 더 강력한 예측력을 제공하며, 머신러닝에서 자주 사용되는 고급 기법입니다. 이번 글에서는 앙상블 학습의 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting), 그리고 대표적인 알고리즘인 랜덤포레스트(Random Forest), XGBoost, LightGBM을 소개합니다.

앙상블 학습이란?

앙상블 학습은 여러 모델을 조합하여 단일 모델보다 더 나은 성능을 달성하는 방법입니다.

앙상블 학습의 장점

• 강건성(Robustness): 개별 모델의 약점을 상쇄하여 안정적인 예측 제공.
• 일반화 성능 향상: 데이터의 다양한 패턴을 학습하여 과적합 방지.
• 유연성: 분류와 회귀 문제 모두에 사용 가능.

앙상블 학습은 크게 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)으로 나뉩니다.

1. 배깅 (Bagging)

배깅은 데이터의 서브셋을 랜덤하게 선택해 각각 독립적인 모델을 학습시키고, 결과를 평균(회귀) 또는 다수결(분류)로 결합하는 기법입니다.

특징

• 각 모델은 서로 독립적으로 학습.
• 과적합 방지 효과.
• 주요 알고리즘: 랜덤포레스트(Random Forest)

랜덤포레스트(Random Forest)

• 여러 개의 의사결정나무를 생성하여 예측 결과를 결합.
• 데이터의 일부와 특징의 일부를 랜덤하게 선택하여 학습(특성 랜덤 샘플링).
• 노이즈에 강하고, 성능이 안정적.

랜덤포레스트 구현 예제

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 데이터 준비
data = load_iris()
X, y = data.data, data.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 랜덤포레스트 모델 학습
model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 평가
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

2. 부스팅 (Boosting)

부스팅은 이전 모델의 오차를 보완하도록 새로운 모델을 순차적으로 학습시키는 방법입니다.

특징

• 각 모델은 이전 모델의 약점을 보완.
• 과적합 가능성이 있으므로 하이퍼파라미터 튜닝이 중요.
• 주요 알고리즘: XGBoost, LightGBM

XGBoost (Extreme Gradient Boosting)

• 성능과 효율성을 모두 고려한 강력한 부스팅 알고리즘.
• Gradient Boosting 기반으로 빠른 학습 속도와 과적합 방지를 제공.
• L1, L2 정규화를 통해 규제 기능 포함.

XGBoost 구현 예제

from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 모델 학습
model = XGBClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=3, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 평가
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"XGBoost Accuracy: {accuracy}")

LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)

• XGBoost와 유사하지만, 대규모 데이터와 높은 차원의 데이터를 빠르게 처리하는 데 특화.
• Leaf-wise 트리 성장 전략 사용으로 학습 효율성 증가.

LightGBM 구현 예제

from lightgbm import LGBMClassifier

# 모델 학습
model = LGBMClassifier(n_estimators=100, learning_rate=0.1, max_depth=-1, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# 예측 및 평가
y_pred = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"LightGBM Accuracy: {accuracy}")

배깅 vs 부스팅

특징	배깅	부스팅
학습 방식	각 모델 독립적으로 학습	이전 모델의 오차를 보완하도록 순차 학습
대표 알고리즘	랜덤포레스트	XGBoost, LightGBM
과적합 위험	낮음	있음 (적절한 규제가 필요)
사용 사례	노이즈가 많은 데이터	성능이 중요한 대회나 모델 최적화

정리

• 배깅: 독립적으로 학습한 모델의 결합으로 안정성과 강건성을 제공. 랜덤포레스트가 대표적인 예.
• 부스팅: 이전 모델의 오차를 보완하며 순차적으로 학습. XGBoost와 LightGBM이 대표적인 알고리즘.

앙상블 학습은 모델의 성능을 극대화하는 데 매우 유용하며, 배깅과 부스팅의 조합으로 다양한 문제를 해결할 수 있습니다.

다음 글 예고:
머신러닝의 또 다른 유형인 “비지도 학습”과 그 대표 알고리즘인 K-Means, DBSCAN 등에 대해 알아보겠습니다!