Ensemble Learning

Ensemble Learning, Decision Tree, Bootstrap, Bagging, Boosting

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Ensemble Learning

Ensemble Learning, Decision Tree, Bootstrap, Bagging, Boosting

앙상블 학습은 동일한 학습 알고리즘을 사용해서 여러 모델을 학습한 후 그 결과를 조합하는 학습 기법이다. 앙상블 기법을 사용하면 과적합을 감소시키고, 단일 모델 보다 예측 정확도를 높일 수 있다.

모델의 예측결과에서 예측값과 실제값이 멀리 떨어져 있으면 결과의 편향(bias)이 높고, 예측값들 끼리 멀리 흩어져 있으면 분산(variance)이 높다고 한다. 이렇듯, 학습 오류의 주요 원인이 편향, 분산 때문인데 앙상블은 이러한 요소를 최소화할 수 있다.

앙상블 학습 기법에는 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)이 있다. 먼저, 결정트리(Decision Tree)와 부트스트랩(Bootstrap)에 대해 알아야 한다.

결정트리

결정트리는 트리구조로 데이터를 각 결정 규칙에 따라 분할하고 최종적으로 어떤 범주에 해당하는지 결정하는 방법이다.

부트스트랩

부트스트랩은 resampling 방벙 중 하나로 모집단의 분포를 모르거나 샘플이 부족한 경우에 데이터를 랜덤 샘플링으로 복원추출하여 학습데이터를 늘리는 방법이다. 부트스트랩을 사용하면 분포를 고르게 만드는 효과가 있다. 참고로, 다른 resampling 방법으로는 K-Fold Cross Validation 이 있다.

Bagging

배깅은 각 모델이 서로 독립이고 병렬로 학습한다. 샘플을 여러 번 뽑아(Bootstrap) 여러 개의 독립적인 결정트리가 예측 모델을 생성한 후, 그 결과물을 집계(Aggregation)해 최종 모델을 만드는 방법이다. 분류 문제는 투표 방식(Voting)으로 결과를 집계하며, 회귀 문제는 평균 혹은 중앙값으로 집계한다. 대표적인 배깅 기법을 활용한 알고리즘이 Random Forest이다.

Boosting

배깅은 병렬로 학습하고 부스팅은 순차적으로 학습한다. 이전 모델로 예측한 결과 중에 잘못 분류한 데이터에 가중치를 반영해서 다음 모델에 전달한다. 다음 모델은 학습할 때 해당 데이터에 더 집중하여 새로운 분류 규칙을 만드는데, 이 단계를 반복한다. 대표적인 부스팅 알고리즘으로 Gradient Boosting 있고 이 알고리즘으로 병렬 학습 가능한 알고리즘이 XGBoost이다.