앙상블 학습이란? 배깅과 부스팅의 이해

앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 개의 모델을 결합하여 예측 성능을 향상시키는 기법입니다. 각각의 모델이 가진 약점을 보완하고, 개별 모델들의 예측 결과를 결합함으로써 더 정확한 예측을 할 수 있습니다. 앙상블 학습은 머신러닝에서 중요한 기법으로 널리 사용되고 있으며, 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)이 대표적인 앙상블 학습 기법입니다. 이 글에서는 앙상블 학습의 개념과 함께 배깅과 부스팅의 차이점과 특징을 자세히 살펴보겠습니다.

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1. 앙상블 학습의 개념

앙상블 학습은 여러 개의 모델을 결합하여 더 나은 예측 성능을 얻는 방법입니다. 개별 모델들이 오류를 범할 확률이 다르기 때문에, 여러 모델의 예측을 평균화하거나 투표를 통해 결합하면 일반적으로 더 높은 정확도를 얻을 수 있습니다. 앙상블 학습의 주요 목표는 모델 간의 다양성을 통해 예측의 정확도를 높이고 과적합(overfitting)을 줄이는 것입니다.
앙상블 학습은 크게 두 가지 접근 방식으로 나눌 수 있습니다:

• 배깅(Bagging): 여러 개의 모델을 독립적으로 학습시킨 후, 그 결과를 결합하여 예측 성능을 높이는 방법.
• 부스팅(Boosting): 이전 모델의 오차를 보정하는 방식으로, 모델을 순차적으로 학습하여 성능을 향상시키는 방법.

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2. 배깅(Bagging)

배깅은 Bootstrap Aggregating의 줄임말로, 데이터셋을 여러 번 샘플링하여 독립적인 모델들을 학습시키고, 그 결과를 결합하는 방식입니다. 배깅의 목표는 모델 간의 변동성(Variance)을 줄이는 것입니다. 즉, 모델을 여러 개 만들고 그 예측을 결합하여 과적합을 방지하는 데 중점을 둡니다.

배깅의 특징

• 다양한 모델 학습: 원본 데이터셋에서 중복을 허용하는 랜덤 샘플링(bootstrap)을 통해 여러 개의 학습 데이터를 생성합니다. 각 샘플에 대해 독립적인 모델을 훈련시킵니다.
• 모델 결합: 각 모델의 예측을 평균(회귀 문제)하거나 투표(분류 문제) 방식으로 결합하여 최종 예측을 도출합니다.
• 과적합 방지: 여러 모델의 예측을 결합함으로써 과적합을 줄이고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

배깅의 주요 알고리즘

• 랜덤 포레스트(Random Forest): 배깅을 기반으로 한 대표적인 앙상블 학습 기법으로, 결정 트리를 여러 개 학습시킨 후 그 예측을 결합하여 최종 결과를 도출합니다.

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3. 부스팅(Boosting)

부스팅은 이전 모델이 잘못 예측한 데이터에 더 많은 가중치를 부여하고, 그 데이터를 올바르게 예측하도록 후속 모델을 학습시키는 방법입니다. 즉, 모델을 순차적으로 학습시키며, 각 모델이 이전 모델의 오류를 보정하도록 합니다. 부스팅의 목표는 모델의 편향(Bias)을 줄이는 것입니다.

부스팅의 특징

• 순차적인 학습: 모델은 이전 모델의 오차를 기반으로 학습합니다. 즉, 첫 번째 모델이 만든 오류를 두 번째 모델이 수정하고, 이 과정은 반복됩니다.
• 가중치 조정: 모델을 학습할 때, 잘못 분류된 데이터에 더 많은 가중치를 부여하여 이후 모델이 이를 잘 예측하도록 합니다.
• 모델 결합: 각 모델의 예측 결과를 결합할 때, 각 모델에 대한 가중치를 두어 최종 예측을 도출합니다.

부스팅의 주요 알고리즘

• AdaBoost(Adaptive Boosting): 각 단계에서 이전 모델의 오차를 보정하고, 그에 따라 가중치를 조정하며 모델을 학습합니다.
• Gradient Boosting: 이전 모델의 오차를 기반으로 손실 함수의 기울기를 따라 모델을 학습시키는 기법입니다. XGBoost와 LightGBM이 유명한 알고리즘입니다.

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4. 배깅 vs 부스팅: 차이점

배깅과 부스팅은 앙상블 학습에서 자주 사용되는 기법이지만, 두 기법의 접근 방식은 다음과 같은 점에서 차이가 있습니다.

(1) 학습 방식

• 배깅: 독립적인 모델을 병렬로 학습시키며, 각 모델은 동일한 중요도를 가집니다.
• 부스팅: 모델을 순차적으로 학습시키며, 이전 모델의 오류를 수정하는 방식입니다. 각 모델은 이전 모델의 예측을 개선하는 역할을 합니다.

(2) 변동성 vs 편향

• 배깅: 변동성(Variance)을 줄이는 데 초점을 맞춥니다. 즉, 모델이 과적합을 방지하고 안정적인 예측을 하도록 돕습니다.
• 부스팅: 편향(Bias)을 줄이는 데 초점을 맞추며, 모델이 보다 정확하게 예측할 수 있도록 학습합니다.

(3) 모델 결합 방식

• 배깅: 각 모델의 예측을 평균내거나 투표를 통해 결합합니다.
• 부스팅: 모델의 예측을 가중 평균하여 결합합니다. 이후 모델은 이전 모델의 실수를 보정하는 데 초점을 맞춥니다.

(4) 속도와 성능

• 배깅: 병렬 학습이 가능하여 빠르게 처리할 수 있습니다.
• 부스팅: 순차적으로 모델을 학습하기 때문에 시간이 더 오래 걸릴 수 있습니다. 하지만 더 높은 예측 성능을 보일 수 있습니다.

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5. 배깅과 부스팅의 활용 사례

• 배깅: 대규모 데이터셋에서 과적합을 방지하고 안정적인 예측을 원할 때 사용됩니다. 예를 들어, 랜덤 포레스트는 다양한 분야에서 분류 및 회귀 문제에 널리 사용됩니다.
• 부스팅: 성능이 중요한 경우, 특히 정확한 예측이 요구되는 문제에서 사용됩니다. AdaBoost와 Gradient Boosting은 금융, 마케팅, 의료 분야 등에서 효과적으로 활용됩니다.

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6. 결론

앙상블 학습은 개별 모델들이 가진 약점을 보완하고 성능을 향상시키기 위한 강력한 기법입니다. 배깅은 모델 간의 변동성을 줄여 안정성을 높이는 데 유용하며, 부스팅은 모델의 편향을 줄여 정확한 예측을 가능하게 합니다. 두 기법 모두 데이터 분석과 예측 성능을 향상시키는 데 중요한 역할을 하며, 실제 문제에 따라 적합한 방법을 선택하는 것이 중요합니다.