[머신러닝] 회귀 : 앙상블(Ensemble) 모델

 "데이터 예측의 힘, 앙상블(Ensemble) 모델"

지난번에 이어서 데이터 분석과 머신러닝의 대표적인 모델 중 하나인 '앙상블(Ensemble)' 모델을 살펴보려 합니다. 앙상블은 다양한 예측 모델을 결합하여 보다 강력하고 정확한 예측을 이끌어내는 방법입니다.


앙상블은 여러 개의 예측 모델을 함께 사용하여 결과를 조합하는 기법을 의미합니다. 이는 한 사람의 전문적인 의견보다 다양한 사람들의 의견을 듣는 것과 비슷합니다. 다양한 모델이 각자의 강점을 가지고 있기 때문에, 이들을 조합하면 전체적으로 성능을 향상시킬 수 있습니다.

 

앙상블(Ensemble)

이미지 출처 : https://velog.io/@changhtun1/ensemble

파이썬 코드 예제:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
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)

# 두 모델의 예측 결과를 앙상블
ensemble_pred = (rf_model.predict(X_test) + gb_model.predict(X_test)) // 2

# 정확도 평가
accuracy = accuracy_score(y_test, ensemble_pred)
print("Ensemble Accuracy:", accuracy)

 

적용 상황과 장단점:

앙상블 모델은 다양한 알고리즘을 조합하기 때문에, 개별 모델의 약점을 보완하고 강점을 부각시킬 수 있습니다. 이는 곧 예측의 안정성과 정확성을 높여주는 장점으로 이어집니다. 랜덤 포레스트와 그래디언트 부스팅과 같은 앙상블 기법은 데이터의 특성을 잘 학습하고 예측하기 때문에 다양한 분야에서 사용됩니다.

하지만 모델이 복잡해지면 학습과 예측 시간이 오래 걸릴 수 있으며, 설계 및 조정이 상대적으로 어려울 수 있습니다. 또한 모델의 해석이 어려울 수 있다는 점을 고려해야 합니다.

앙상블 모델은 머신러닝의 성능을 한 단계 업그레이드하는 강력한 방법으로, 적절한 상황에서 잘 활용한다면 예측 결과를 향상시킬 수 있는 뛰어난 모델입니다.