S12L01 – 배깅 – Studyeasy

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머신러닝에서 배깅 이해하기: 랜덤 포레스트, 보팅 회귀기, 보팅 분류기에 대한 포괄적 가이드

끊임없이 진화하는 머신러닝 환경에서, 앙상블 기법은 모델의 성능과 정확도를 향상시키는 강력한 도구로 부상했습니다. 이 중에서 배깅—부트스트랩 집계의 약자인 배깅은 기본적인 기법으로 돋보입니다. 이 기사는 배깅의 개념을 깊이 있게 파고들어 랜덤 포레스트에서의 구현을 탐구하고, 보팅 회귀기와 보팅 분류기의 역할을 설명합니다. 당신이 숙련된 데이터 과학자이든 머신러닝 애호가이든, 이 가이드는 이러한 핵심 개념에 대한 이해를 높여줄 것입니다.

목차

    배깅 소개
    배깅 작동 원리
    랜덤 포레스트: 배깅 기법
    보팅 회귀기 vs. 보팅 분류기
    배깅 사용의 장점
    Python에서 배깅 구현
    결론
    추가 읽을거리




배깅 소개

배깅, 또는 부트스트랩 집계는 알고리즘의 안정성과 정확도를 향상시키기 위해 고안된 앙상블 머신러닝 기법입니다. 여러 모델의 예측을 결합함으로써 배깅은 분산을 줄이고 과적합을 방지하는 데 도움을 주어, 특히 복잡한 데이터셋에 효과적입니다.

배깅의 주요 이점:

    분산 감소: 여러 모델을 집계함으로써 데이터의 이상치와 변동성의 영향을 줄입니다.
    정확도 향상: 다양한 모델을 결합하면 보다 정확하고 신뢰할 수 있는 예측을 도출하는 경우가 많습니다.
    안정성 강화: 배깅은 모델이 학습 데이터의 변화에 덜 민감하게 만듭니다.




배깅 작동 원리

배깅의 핵심은 다음 단계를 포함합니다:


    데이터 서브셋화: 원본 데이터셋을 여러 개의 서브셋으로 무작위로 분할하며, 각 서브셋은 중복된 샘플을 포함할 수 있습니다. 이는 부트스트래핑을 통해 이루어지며, 각 서브셋은 중복 허용 샘플링으로 생성됩니다.
    모델 훈련: 각 서브셋에 대해 별도의 모델(종종 동일한 유형)이 독립적으로 훈련됩니다. 예를 들어, 랜덤 포레스트에서는 각 서브셋이 개별 결정 트리를 훈련합니다.
    예측의 집계:
        
            회귀 문제: 모든 모델의 예측 값을 평균하여 최종 출력을 생성합니다.
            분류 문제: 모든 모델 예측 중 다수결을 통해 최종 클래스 레이블을 결정합니다.
        
    


시각적 표현



그림: 배깅 과정은 데이터의 여러 서브셋을 생성하고 각 서브셋에서 개별 모델을 훈련하는 것을 포함합니다.



랜덤 포레스트: 배깅 기법

랜덤 포레스트는 배깅 기법의 가장 인기 있는 구현 중 하나입니다. 이는 훈련 과정에서 여러 결정 트리의 앙상블을 구성하고, 개별 트리의 클래스 모드(분류) 또는 평균 예측 값(회귀)을 출력합니다.

랜덤 포레스트가 배깅을 구현하는 방법:


    다수의 결정 트리: 랜덤 포레스트는 데이터의 무작위 서브셋을 기반으로 각기 다른 여러 개의 결정 트리를 구축합니다.
    특징의 무작위성: 데이터 샘플링 외에도, 랜덤 포레스트는 트리의 각 노드에서 분할할 특징의 무작위 서브셋을 선택함으로써 무작위성을 도입합니다. 이는 트리 간의 상관성을 더욱 줄여 앙상블의 성능을 향상시킵니다.
    집계:
        
            회귀의 경우: 모든 트리의 예측 값을 평균냅니다.
            분류의 경우: 모든 트리의 클래스 레이블 중 가장 흔한 것을 선택합니다.
        
    


랜덤 포레스트의 장점:

    고차원 데이터 처리: 많은 수의 특징을 가진 데이터셋을 효율적으로 관리합니다.
    과적합에 강함: 앙상블 방식은 개별 결정 트리보다 과적합의 위험을 줄여줍니다.
    다목적 사용: 분류 및 회귀 작업 모두에 효과적입니다.




보팅 회귀기 vs. 보팅 분류기

앙상블 기법은 여러 모델을 활용하여 성능을 향상시키며, 예측을 집계하는 두 가지 일반적인 방법은 보팅 회귀기와 보팅 분류기입니다.

보팅 회귀기

보팅 회귀기는 여러 회귀 모델의 예측을 평균내어 결합합니다. 이 방법은 연속적인 값을 예측하는 것이 목표인 회귀 문제에 특히 효과적입니다.

작동 원리:

    여러 회귀 모델(예: 선형 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트)을 훈련시킵니다.
    주어진 입력에 대해 모든 모델의 예측을 얻습니다.
    이 예측들의 평균을 계산하여 최종 출력을 도출합니다.


예시:
모델 M1, M2, M3, M4가 각각 25, 26.5, 28, 26.9를 예측했다면, 최종 예측은 다음과 같이 평균을 냅니다: (25 + 26.5 + 28 + 26.9) / 4 = 26.6.

보팅 분류기

보팅 분류기는 여러 분류 모델의 예측을 다수결로 집계합니다. 이 방법은 범주형 레이블을 할당하는 것이 목표인 분류 문제에 이상적입니다.

작동 원리:

    여러 분류 모델(예: 결정 트리, 랜덤 포레스트, AdaBoost, XGBoost)을 훈련시킵니다.
    주어진 입력에 대해 모든 모델의 클래스 예측을 얻습니다.
    다수결을 통해 최종 예측 클래스가 결정됩니다.


예시:
모델 M1, M2, M3, M4가 각각 '여성', '여성', '남성', '여성'을 예측했다면, 다수에 해당하는 '여성'이 최종 예측이 됩니다.

주요 차이점:

    목적: 보팅 회귀기는 회귀 작업에 사용되며, 보팅 분류기는 분류 작업에 사용됩니다.
    집계 방법: 보팅 회귀기는 수치 예측을 평균하고, 보팅 분류기는 범주형 예측을 다수결로 집계합니다.




배깅 사용의 장점


    정확도 향상: 여러 모델을 결합함으로써 배깅은 개별 모델보다 높은 정확도를 달성하는 경우가 많습니다.
    과적합 감소: 앙상블 방식은 특히 복잡한 모델에서 과적합의 위험을 완화합니다.
    다목적 사용: 다양한 알고리즘에 적용 가능하며, 회귀 및 분류 작업 모두에 적합합니다.
    견고성 강화: 개별 모델의 이상치를 평균화하여 예측의 안정성과 신뢰성을 향상시킵니다.




Python에서 배깅 구현

Python에서 배깅 기법을 구현하는 것은 scikit-learn과 같은 라이브러리 덕분에 간단합니다. 아래는 보팅 회귀기와 보팅 분류기를 생성하는 단계별 가이드입니다.

예시: 보팅 회귀기





		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.ensemble import VotingRegressor
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 샘플 데이터
X, y = load_your_data()  # 데이터 로딩 방법으로 대체하세요
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 모델 초기화
lr = LinearRegression()
dt = DecisionTreeRegressor()
rf = RandomForestRegressor()

# 보팅 회귀기 생성
voting_reg = VotingRegressor(estimators=[('lr', lr), ('dt', dt), ('rf', rf)])
voting_reg.fit(X_train, y_train)

# 예측
predictions = voting_reg.predict(X_test)

# 평가
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
			
				
					
				
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						from sklearn.ensemble import VotingRegressor
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
 
# 샘플 데이터
X, y = load_your_data()  # 데이터 로딩 방법으로 대체하세요
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
 
# 모델 초기화
lr = LinearRegression()
dt = DecisionTreeRegressor()
rf = RandomForestRegressor()
 
# 보팅 회귀기 생성
voting_reg = VotingRegressor(estimators=[('lr', lr), ('dt', dt), ('rf', rf)])
voting_reg.fit(X_train, y_train)
 
# 예측
predictions = voting_reg.predict(X_test)
 
# 평가
mse = mean_squared_error(y_test, predictions)
print(f"Mean Squared Error: {mse}")
					
				
			
		



예시: 보팅 분류기





		
		
			
			
Java
			
			from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 샘플 데이터
X, y = load_your_classification_data()  # 데이터 로딩 방법으로 대체하세요
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 모델 초기화
lr = LogisticRegression()
dt = DecisionTreeClassifier()
rf = RandomForestClassifier()
ada = AdaBoostClassifier()
xgb = XGBoostClassifier()  # XGBoost가 올바르게 설치되고 임포트되었는지 확인하세요

# 보팅 분류기 생성
voting_clf = VotingClassifier(estimators=[
    ('lr', lr), ('dt', dt), ('rf', rf), ('ada', ada), ('xgb', xgb)
], voting='hard')  # 확률이 필요한 경우 'soft' 보팅을 사용하세요

voting_clf.fit(X_train, y_train)

# 예측
predictions = voting_clf.predict(X_test)

# 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")
			
				
					
				
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						from sklearn.ensemble import VotingClassifier
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, AdaBoostClassifier, GradientBoostingClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
 
# 샘플 데이터
X, y = load_your_classification_data()  # 데이터 로딩 방법으로 대체하세요
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
 
# 모델 초기화
lr = LogisticRegression()
dt = DecisionTreeClassifier()
rf = RandomForestClassifier()
ada = AdaBoostClassifier()
xgb = XGBoostClassifier()  # XGBoost가 올바르게 설치되고 임포트되었는지 확인하세요
 
# 보팅 분류기 생성
voting_clf = VotingClassifier(estimators=[
    ('lr', lr), ('dt', dt), ('rf', rf), ('ada', ada), ('xgb', xgb)
], voting='hard')  # 확률이 필요한 경우 'soft' 보팅을 사용하세요
 
voting_clf.fit(X_train, y_train)
 
# 예측
predictions = voting_clf.predict(X_test)
 
# 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy * 100:.2f}%")
					
				
			
		



주의 사항:

    load_your_data() 및 load_your_classification_data()를 실제 데이터 로딩 함수로 대체하세요.
    모든 모델이 적절하게 임포트되었는지 확인하고, XGBoost와 같은 추가 의존성이 설치되어 있는지 확인하세요.




결론

배깅은 여러 모델을 집계하여 모델의 성능을 향상시키는 머신러닝의 핵심 앙상블 기법입니다. 랜덤 포레스트, 보팅 회귀기, 보팅 분류기와 같은 방법을 통해 배깅을 이해하고 구현함으로써, 실무자들은 보다 견고하고 정확한 예측을 달성할 수 있습니다. 회귀 문제든 분류 문제든, 배깅은 여러 모델의 집단적 강점을 활용하는 다목적이고 강력한 접근 방식을 제공합니다.

머신러닝이 계속해서 발전함에 따라, 배깅과 같은 앙상블 기법을 숙달하는 것은 정교하고 고성능의 모델을 구축하는 데 필수적일 것입니다.



추가 읽을거리

    Scikit-learn의 앙상블 기법 문서
    랜덤 포레스트 설명
    보팅 분류기 이해
    배깅 vs. 부스팅: 포괄적 비교




키워드: 배깅, 랜덤 포레스트, 보팅 회귀기, 보팅 분류기, 앙상블 기법, 머신러닝, 회귀, 분류, 과적합, Scikit-learn, AdaBoost, XGBoost