데이터 과학에서 앙상블 학습은 여러 머신러닝 모델을 결합하여 더 나은 예측 성능을 얻는 핵심 전략입니다. 다양한 알고리즘을 융합하여 각 모델의 강점을 취하고 약점을 보완함으로써, 더욱 정확하고 안정적인 결과를 도출할 수 있습니다.
앙상블(Ensemble)이란 무엇일까요?
앙상블이라는 단어, 뭔가 웅장하고 거창하게 들리지 않나요? 😅 사실 앙상블은 '함께'라는 뜻을 가진 프랑스어에서 유래했어요. 음악이나 연극에서 여러 악기나 배우들이 조화롭게 연주하거나 연기하는 것을 떠올리면 앙상블의 의미를 쉽게 이해할 수 있죠. 머신러닝에서도 마찬가지에요. 앙상블 학습은 여러 머신러닝 모델을 조화롭게 결합하여 하나의 강력한 모델을 만드는 것을 의미합니다.
마치 여러 명의 전문가가 각자의 전문 분야에서 의견을 모아 더 나은 결정을 내리는 것과 비슷하다고 할 수 있어요. 개별 모델은 각자의 한계를 가지고 있지만, 앙상블을 통해 서로의 장점을 보완하고 단점을 상쇄하면서 더욱 뛰어난 성능을 발휘할 수 있게 되는 거죠.
"백지장도 맞들면 낫다"라는 속담처럼, 머신러닝에서도 여러 알고리즘을 협력시켜 더 강력한 성능을 얻을 수 있다는 점이 앙상블 학습의 핵심입니다.
위키피디아에서는 앙상블을 이렇게 정의해요.
즉, 앙상블은 더 나은 예측 성능을 위해 여러 모델의 힘을 합치는 거라고 생각하면 돼요. 물론, 더 좋은 성능을 얻으려면 더 많은 연산 능력 (GPU, CPU, RAM 등)이 필요하다는 점도 염두에 두어야 해요.
앙상블 기법에는 크게 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking) 등이 있어요. 이번 포스팅에서는 각 기법의 개요를 간략하게 살펴보고, 다음 포스팅부터는 각 기법에 대해 좀 더 자세히 알아보도록 할게요.
배깅(Bagging): 부트스트랩 샘플링을 활용한 병렬 학습
배깅(Bagging)의 기본 개념
배깅(Bagging)은 Bootstrap Aggregating의 줄임말이에요. "부트스트랩을 집계한다"라고 해석하면 좀 더 쉬울 것 같아요. 배깅은 부트스트랩 샘플링을 통해 여러 개의 모델을 생성하고, 이들의 예측 결과를 종합하여 최종 예측을 도출하는 기법입니다.
그럼 먼저 부트스트랩(Bootstrap)이 뭘까요? 부트스트랩은 통계학에서 사용하는 용어로, 원본 데이터에서 무작위로 샘플을 추출하는 기법을 말해요. 특히 복원 추출을 사용하기 때문에, 동일한 데이터 포인트가 여러 번 선택될 수 있습니다.
예를 들어, 한 식자재마트에 들어오는 상추의 신선도를 알고 싶다면, 마트로 입고되는 모든 상추 중 임의로 100개를 뽑아 그 상추들의 신선도 평균을 구하는 것이 부트스트랩 샘플링의 한 예가 되겠죠.
머신러닝에서는 부트스트랩 샘플링을 통해 학습 데이터를 늘리고, 모델의 안정성을 높일 수 있어요. 즉, 배깅은 부트스트랩 샘플링을 통해 생성된 여러 개의 데이터 샘플을 이용하여 각각의 모델을 독립적으로 학습시키고, 이들의 예측 결과를 평균 또는 다수결 투표로 결합하는 방식이에요.
배깅은 높은 편향(bias)으로 인한 과소적합(underfitting) 문제 또는 높은 분산(variance)으로 인한 과적합(overfitting) 문제를 해결하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 일반적으로 범주형 데이터는 투표로, 연속형 데이터는 평균으로 집계됩니다.
배깅의 주요 장점
- 분산 감소: 여러 모델의 예측을 결합하여 개별 모델의 불확실성을 줄일 수 있어요. 특히, 노이즈가 많은 데이터셋에서 모델의 분산을 줄이는 데 효과적이에요.
- 과적합 방지: 과적합은 모델이 학습 데이터에 너무 과도하게 맞춰져 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상인데요. 배깅은 여러 모델의 예측을 평균내거나 다수결로 결정하기 때문에, 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다. 특히, 복잡한 모델에서 더욱 효과적이죠.
- 모델 안정성 향상: 여러 모델의 예측을 결합하기 때문에, 개별 모델의 성능 변화에 덜 민감해져요. 즉, 모델이 더 안정적으로 동작하게 되는 거죠.
배깅의 주요 단점
- 계산 비용 증가: 여러 개의 모델을 학습시켜야 하기 때문에, 계산 비용이 증가할 수 있어요. 특히, 데이터셋이 크거나 모델이 복잡할 경우 더욱 그렇죠.
- 해석력 저하: 여러 모델의 예측을 결합하기 때문에, 개별 모델의 예측 결과를 해석하기 어려울 수 있어요. 모델의 동작 방식을 이해하는 데 어려움이 있을 수 있다는 거죠.
- 모델 간 상관관계: 모델 간에 상관관계가 높을 경우, 앙상블의 효과가 제한적일 수 있어요. 모델들을 서로 독립적으로 학습시키는 것이 중요하다는 뜻이에요.
배깅의 대표적인 알고리즘: 랜덤 포레스트
대표적인 배깅 알고리즘으로는 랜덤 포레스트(Random Forest)가 있어요. 랜덤 포레스트는 다수의 결정 트리를 생성하고, 각 트리의 예측 결과를 종합하여 최종 예측을 수행하는 알고리즘입니다. 마치 여러 개의 나무가 모여 숲을 이루는 것처럼, 여러 개의 결정 트리가 모여 랜덤 포레스트를 형성하는 거죠.
부스팅(Boosting): 순차적인 학습을 통한 오류 수정
부스팅(Boosting)의 기본 개념
부스팅(Boosting)도 배깅과 마찬가지로 여러 개의 모델을 결합하여 더 나은 성능을 얻는 기법이에요. 하지만 배깅과는 달리, 모델을 순차적으로 학습시키는 것이 특징입니다. 즉, 이전 모델의 오류를 수정하는 방향으로 다음 모델을 학습시키는 거죠.
부스팅에서는 이전 모델에서 잘못 분류된 데이터에 더 높은 가중치를 부여하여 다음 모델이 이러한 오류를 수정하도록 유도합니다. 이를 통해 모델의 정확도를 높일 수 있지만, 이상치(outlier)에 취약해질 수 있다는 점을 유의해야 합니다.
부스팅의 주요 장점
- 높은 정확도: 잘못 분류된 데이터에 더 높은 가중치를 부여하여 학습하기 때문에, 일반적으로 높은 정확도를 달성할 수 있어요.
- 과적합 방지: 부스팅은 여러 개의 약한 학습기를 결합하여 강력한 학습기를 만드는 과정에서 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.
- 다양한 데이터셋에 적용 가능: 다양한 유형의 데이터셋에 적용할 수 있고, 특히 불균형 데이터셋에서 좋은 성능을 보여줍니다.
부스팅의 주요 단점
- 계산 비용 증가: 순차적으로 모델을 학습시키기 때문에, 계산 비용이 증가할 수 있어요. 특히, 데이터셋이 크거나 모델이 복잡할 경우 더욱 그렇죠.
- 이상치에 민감: 잘못 분류된 데이터에 더 높은 가중치를 부여하기 때문에, 이상치에 민감할 수 있어요. 이상치의 영향을 줄이기 위한 전처리 과정이 필요할 수 있다는 거죠.
- 해석력 저하: 여러 모델의 예측을 결합하기 때문에, 개별 모델의 예측 결과를 해석하기 어려울 수 있어요. 모델의 동작 방식을 이해하는 데 어려움이 있을 수 있다는 거죠.
부스팅의 대표적인 알고리즘
대표적인 부스팅 알고리즘으로는 XGBoost, AdaBoost, GradientBoost 등이 있습니다. XGBoost는 특히 최근 캐글 경진대회에서 뛰어난 성능을 보여주면서 많은 인기를 얻고 있고요. AdaBoost는 최초의 부스팅 알고리즘 중 하나로, 간단하면서도 효과적인 알고리즘이에요. GradientBoost는 AdaBoost를 개선한 알고리즘으로, 더욱 뛰어난 성능을 제공합니다.
스태킹(Stacking): 여러 모델의 예측 결과를 결합하는 메타 학습
스태킹(Stacking)의 기본 개념
스태킹(Stacking)은 배깅과 부스팅과는 조금 다른 방식으로, 여러 모델의 예측 결과를 새로운 데이터로 활용하여 최종 모델을 학습시키는 기법입니다.
스태킹에서는 먼저 여러 개의 기본 모델(Base Learner)을 학습시키고, 이들의 예측 결과를 새로운 데이터셋으로 만듭니다. 그리고 이 새로운 데이터셋을 이용하여 최종 모델(Meta Learner)을 학습시키는 거죠.
하지만, 기본 모델들이 동일한 데이터를 사용하여 학습하면 과적합(overfitting)이 발생할 수 있습니다. 따라서 스태킹에서는 교차 검증(Cross Validation) 기법을 사용하여 데이터를 분할하고, 각 기본 모델이 서로 다른 데이터셋으로 학습하도록 합니다.
스태킹의 주요 장점
- 높은 예측 정확도: 여러 모델의 예측 결과를 결합하여 더욱 정확한 예측을 수행할 수 있습니다.
- 다양한 모델 조합 가능: 다양한 유형의 모델을 결합하여 사용할 수 있어요. 각 모델의 강점을 활용하여 최적의 앙상블을 구성할 수 있다는 거죠.
- 모델 성능 향상: 기본 모델의 예측 결과를 새로운 데이터셋으로 활용하여 최종 모델을 학습시키기 때문에, 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
스태킹의 주요 단점
- 계산 비용 증가: 여러 개의 모델을 학습시켜야 하기 때문에, 계산 비용이 증가할 수 있습니다. 특히, 데이터셋이 크거나 모델이 복잡할 경우 더욱 그렇죠.
- 복잡한 구현: 스태킹은 구현이 복잡하고, 모델의 파라미터를 조정하는 데 어려움이 있을 수 있습니다.
- 과적합 가능성: 기본 모델의 예측 결과를 그대로 사용하기 때문에, 과적합이 발생할 가능성이 있습니다. 교차 검증을 통해 과적합을 방지하는 것이 중요하죠.
스태킹의 예시:
예를 들어, 이미지 분류 문제를 해결하기 위해 스태킹을 사용한다고 가정해볼게요. 먼저, CNN(Convolutional Neural Network), SVM(Support Vector Machine), Random Forest와 같은 다양한 모델을 학습시킵니다. 그리고 각 모델이 이미지를 분류한 결과를 새로운 데이터셋으로 만들고, 이 데이터셋을 이용하여 Logistic Regression과 같은 최종 모델을 학습시키는 거죠.
앙상블 학습의 종류 비교
| 배깅 | 여러 모델을 병렬로 학습시키고, 예측 결과를 평균 또는 다수결로 결합 | 분산 감소, 과적합 방지, 모델 안정성 향상 | 계산 비용 증가, 해석력 저하, 모델 간 상관관계 |
| 부스팅 | 이전 모델의 오류를 수정하는 방향으로 다음 모델을 학습 | 높은 정확도, 과적합 방지, 다양한 데이터셋에 적용 가능 | 계산 비용 증가, 이상치에 민감, 해석력 저하 |
| 스태킹 | 여러 모델의 예측 결과를 새로운 데이터셋으로 활용하여 최종 모델을 학습 | 높은 예측 정확도, 다양한 모델 조합 가능, 모델 성능 향상 | 계산 비용 증가, 복잡한 구현, 과적합 가능성 |
기법 설명 장점 단점
마무리
이번 포스팅에서는 앙상블 학습의 기본 개념과 배깅, 부스팅, 스태킹의 개요를 간략하게 살펴보았어요. 다음 포스팅부터는 각 기법에 대해 더 자세히 알아보고, 실제 예제를 통해 앙상블 학습을 적용하는 방법을 살펴보도록 할게요. 특히, 랜덤 포레스트와 XGBoost와 같은 대표적인 앙상블 알고리즘을 중심으로 다루면서, 앙상블 학습을 통해 머신러닝 모델의 성능을 어떻게 향상시킬 수 있는지 자세히 알려드릴게요.
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FAQ
Q1. 앙상블 학습은 왜 필요한가요?
A1. 앙상블 학습은 단일 모델보다 더 나은 예측 성능을 얻기 위해 사용됩니다. 여러 모델을 결합하여 각 모델의 장점을 취하고 단점을 보완함으로써, 더욱 정확하고 안정적인 결과를 얻을 수 있죠.
Q2. 배깅과 부스팅의 차이점은 무엇인가요?
A2. 배깅은 여러 모델을 병렬로 학습시키는 반면, 부스팅은 이전 모델의 오류를 수정하는 방향으로 다음 모델을 학습시킵니다. 즉, 배깅은 모델을 독립적으로 학습시키는 반면, 부스팅은 모델을 순차적으로 학습시키는 것이죠.
Q3. 스태킹은 어떤 방식으로 작동하나요?
A3. 스태킹은 여러 모델의 예측 결과를 새로운 데이터셋으로 활용하여 최종 모델을 학습시키는 기법입니다. 즉, 기본 모델들이 예측한 결과를 새로운 입력 데이터로 사용하여 최종 모델을 학습시키는 거죠.
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