머신 러닝에서 앙상블 방법으로 모델 성능 향상하기

 

안녕하세요~ 오늘은! 앙상블 방법으로 머신 러닝 모델의 정확성을 개선하는 방법을 알아보려고 합니다. 앙상블 방법이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 설명하고 Python 코드 예제로 앙상블을 구현해 보겠습니다. 어설픈 가이드지만 머신 러닝 모델을 한 단계 더 업그레이드해서 더 나은 결과를 얻을 수 있으면 좋겠습니다 ^v^

 

 

 

 

앙상블 방법은 머신 러닝에서 여러 모델의 예측을 결합해서 모델의 성능을 향상시키는 데 사용되는 중요한 기술이에요. 이 방법은 모델의 정확도를 높이고 일반화를 향상시켜서 실제 응용 프로그램에서 더 안정적으로 만들 수 있습니다.

 

 

 

 

앙상블 방법에는 여러 가지 유형이 있습니다.

 

1. 배깅(Bagging): 배깅은 데이터의 서로 다른 하위 집합에 대해서 훈련된 여러 모델을 생성하고 과적합이나 분산을 줄이기 위해서 예측을 평균화하는 작업이에요.

 

 

2. 부스팅(Boosting): 부스팅은 각 후속 모델이 이전 모델의 오류로부터 학습하는 일련의 모델 생성이 포함되고, 최종 예측은 모든 모델의 가중 합계로 이루어져요.

 

 

3. 스태킹(Stacking): 스태킹은 최종 예측을 만들기 위해서 모델의 출력해서 학습하는 메타 모델과 다른 여러 모델의 예측을 합치는 것을 말해요.

 

 

 

 

앙상블 방법을 구현하기 위해 scikit-learn과 같은 Python의 머신 러닝 라이브러리를 사용할 수 있습니다.

 

 

코드 예제 1: Random Forest로 Bagging

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, random_state=42)
clf = BaggingClassifier(RandomForestClassifier(), n_estimators=10, random_state=42)
clf.fit(X, y)

 

 

 

 

코드 예제 2: Gradient Boosting으로 Boosting

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, random_state=42)
clf = GradientBoostingClassifier(n_estimators=100, learning_rate=1.0, max_depth=1, random_state=42)
clf.fit(X, y)

 

 

 

 

코드 예제 3: KNN 및 SVM을 사용한 Stacking

from sklearn.ensemble import StackingClassifier
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.datasets import make_classification

X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, random_state=42)
estimators = [('knn', KNeighborsClassifier()), ('svm', SVC())]
clf = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=RandomForestClassifier(), cv=5)
clf.fit(X, y)

 

 

 

 

 

 

즉, 앙상블 방법은 머신 러닝 모델의 성능을 향상시키기 위한 중요한 기술입니다. 여러 모델을 결합해서 더 나은 정확도를 달성할 수 있으니까요. Python 코드 예제와 다양한 유형의 앙상블 방법을 참고하면서 자신의 머신 러닝 프로젝트에서 쉽게 구현할 수 있으면 좋겠습니다 ^^