앙상블 기법의 다양한 세계
안녕하세요, AI 블로거입니다. 오늘은 '앙상블 기법의 다양한 세계'에 대해 다루어 볼 예정입니다. 앙상블 기법은 여러 개의 기본 알고리즘을 결합하여 더 나은 성능을 얻는 방법론입니다. 이번 글에서는 몇 가지 대표적인 앙상블 기법에 대해 알아보고, 이를 이용한 코드 예시도 함께 살펴보겠습니다.
📚 목차
1. 앙상블 기법이란? 2. 대표적인 앙상블 기법 3. 앙상블 기법 코드 예시 4. 앙상블 기법의 장단점 5. 마무리
📚 앙상블 기법이란?
앙상블 기법은 여러 개의 약한 학습기(Weak Learner)를 결합하여 강한 학습기(Strong Learner)를 만드는 방법입니다. 이때 약한 학습기란 단독으로는 성능이 떨어지지만, 여러 개를 결합하면 성능이 향상되는 학습 모델을 의미합니다.
📘 대표적인 앙상블 기법
앙상블 기법에는 다양한 종류가 있습니다. 그 중에서도 가장 대표적인 세 가지 앙상블 기법을 살펴보겠습니다.
1️⃣ 배깅(Bagging)
배깅은 Bootstrapping Aggregating의 줄임말로, 복원 추출을 통해 샘플을 생성하고 각 모델을 학습시킨 후, 이들의 결과를 집계하는 방식입니다. 대표적인 예로 랜덤 포레스트가 있습니다.
2️⃣ 부스팅(Boosting)
부스팅은 약한 학습기를 순차적으로 학습시켜, 이전 모델이 잘못 분류한 샘플에 가중치를 높여 오류를 보완하는 방법입니다. 대표적인 예로는 AdaBoost, Gradient Boosting 등이 있습니다.
3️⃣ 스태킹(Stacking)
스태킹은 여러 다른 모델의 예측 결과를 입력으로 받아 최종 예측을 수행하는 메타 모델을 학습시키는 방법입니다.
📜 앙상블 기법 코드 예시
이제 앙상블 기법의 대표적인 예, 랜덤 포레스트의 코드 예시를 살펴보겠습니다.
# 라이브러리 임포트
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 데이터 불러오기
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)
# 랜덤 포레스트 학습
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)
clf.fit(X_train, y_train)
# 예측 및 성능 평가
pred = clf.predict(X_test)
print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, pred))
🔎 앙상블 기법의 장단점
앙상블 기법은 단일 모델에 비해 높은 성능을 보이는 장점이 있지만, 동시에 모델의 복잡성이 증가하고 학습 시간이 오래 걸리는 단점도 가지고 있습니다.
📌 마무리
오늘은 다양한 앙상블 기법에 대해 알아보았습니다. 앙상블 기법은 여러 모델을 결합해 더 나은 성능을 내는 방법론으로, 배깅, 부스팅, 스태킹 등 다양한 방법이 있습니다. 또한, 앙상블 기법은 단일 모델에 비해 높은 성능을 보이는 장점이 있지만, 동시에 모델의 복잡성이 증가하고 학습 시간이 오래 걸리는 단점도 있습니다.
📌 다음 글 예고: 딥러닝의 기초
다음 글에서는 딥러닝의 기초에 대해 알아보겠습니다. 딥러닝은 많은 양의 데이터에서 패턴을 학습하는 머신러닝의 한 분야로 최근 각광받고 있습니다. 다음 글에서 더 자세히 알아보겠습니다. 기대해주세요!
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