파이썬 머신러닝 시리즈 8편: 앙상블 학습: 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅

앙상블 학습: 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅

앙상블 학습은 머신러닝에서 매우 효과적인 예측 모델을 구축하는 방법 중 하나입니다. 이번 포스트에서는 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅이라는 앙상블 학습 알고리즘에 대해 알아보겠습니다.

랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅을 이해하기 쉽게

랜덤 포레스트: 다양한 사람들의 의견을 모으는 동아리

랜덤 포레스트를 이해하기 쉽게 하기 위해, 책 읽는 동아리를 생각해봅시다. 이 동아리에서는 각 회원이 같은 책을 읽고, 자신들만의 이해를 바탕으로 책의 내용을 설명합니다. 그리고 이 다양한 설명들을 모아서 책의 전반적인 내용을 이해하는 것이죠. 각자 다른 부분을 잘 이해하고, 서로 다른 각도에서 설명하므로, 동아리 전체로서는 책을 더 풍부하게 이해하게 됩니다.

랜덤 포레스트도 이와 비슷한 원리로 작동합니다. 여러 개의 의사 결정 트리(Decision Tree)라는 모델이 각자의 방식으로 데이터를 이해하고, 그 결과를 모두 모아서 더 좋은 예측을 만들어내는 것이죠.

그래디언트 부스팅: 지속적인 발전을 위한 학습

그래디언트 부스팅을 이해하기 위해서는 여러분이 피아노를 배우는 것을 생각해보세요. 첫 번째 수업에서는 간단한 멜로디를 연습하게 됩니다. 그런데 약간의 오류가 있을 수 있어요. 선생님은 그 오류를 지적하고 다음 수업에서는 그 오류를 수정하도록 가르쳐줍니다. 이렇게 오류를 찾아내고, 그것을 바탕으로 지속적으로 학습하며 발전하는 것이 그래디언트 부스팅의 원리입니다.

랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅 구현하기

이제 간단한 예시 코드를 통해 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅을 구현해보겠습니다. 파이썬의 `scikit-learn` 라이브러리를 활용하면 쉽게 구현할 수 있습니다.

    from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier, GradientBoostingClassifier
    from sklearn.datasets import load_iris
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    from sklearn.metrics import accuracy_score

    # 데이터 로드
    iris = load_iris()
    X = iris.data
    y = iris.target

    # 데이터 분할
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

    # 랜덤 포레스트 모델 생성 및 학습
    rf_model = RandomForestClassifier()
    rf_model.fit(X_train, y_train)

    # 그래디언트 부스팅 모델 생성 및 학습
    gb_model = GradientBoostingClassifier()
    gb_model.fit(X_train, y_train)

    # 테스트 데이터 예측
    rf_pred = rf_model.predict(X_test)
    gb_pred = gb_model.predict(X_test)

    # 정확도 평가
    rf_accuracy = accuracy_score(y_test, rf_pred)
    gb_accuracy = accuracy_score(y_test, gb_pred)

    print("랜덤 포레스트 정확도:", rf_accuracy)
    print("그래디언트 부스팅 정확도:", gb_accuracy)
    

이 코드에서는 `load_iris` 함수를 사용하여 붓꽃(iris) 데이터셋을 로드하고, 데이터를 학습용과 테스트용으로 분할합니다. 그리고 `RandomForestClassifier` 클래스와 `GradientBoostingClassifier` 클래스를 사용하여 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅 모델을 생성하고 학습시킵니다. 마지막으로 테스트 데이터에 대한 예측을 수행하고 정확도를 평가합니다.

알고리즘 비교 분석

이렇게 앙상블 학습의 대표적인 알고리즘인 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅을 활용하면 강력한 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 이를 통해 다양한 분류 문제에 대한 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅은 둘 다 앙상블 학습 알고리즘으로, 예측 모델을 구축하기 위해 여러 개의 기본 모델을 결합하는 방법을 사용합니다. 이 두 알고리즘의 특성과 성능을 비교 분석하기 위해 엑셀 표를 작성해 보겠습니다.

	랜덤 포레스트	그래디언트 부스팅
주요 특징	- 여러 결정 트리를 조합하여 앙상블 모델 생성 - 무작위로 선택된 특성 사용 - 과적합 방지 및 일반화 성능 향상	- 약한 학습기를 순차적으로 학습하여 강력한 예측 모델 생성 - 이전 학습기의 오차를 보완하며 모델 개선 - 일반화 성능 향상
예측 성능	- 분류 및 회귀 문제에 적용 가능 - 일반적으로 높은 예측 성능 - 안정적인 결과	- 분류 및 회귀 문제에 적용 가능 - 높은 예측 성능 - 예측력 점진적 개선
계산 속도	- 빠른 속도 - 병렬 처리 가능 - 대규모 데이터셋에 적합	- 상대적으로 느린 속도 - 순차적 학습 과정 - 중간 결과 재사용
하이퍼파라미터 조정	- 트리 개수, 특성 선택 개수 등 조정 가능 - 과적합 방지 및 모델 복잡도 조절	- 학습률, 트리 개수, 깊이 등 조정 가능 - 과적합 방지 및 예측력 향상
주요 용도	- 분류 문제, 회귀 문제 - 특성 중요도 추정 가능 - 안정적인 예측 성능	- 분류 문제, 회귀 문제 - 예측력 향상을 위한 반복 학습 - 앙상블 모델 개선
대규모 데이터셋	- 적합한 처리 속도 - 메모리 사용량 증가 가능	- 처리 속도 저하 - 메모리 사용량 증가 가능