교차검증 앙상블 (Cross-Validation Ensemble) & 스태킹 앙상블 (Stacking Ensemble)
1. 교차검증 앙상블 (Cross-Validation Ensemble)
개념
- 교차검증 앙상블은 k-fold 교차검증을 활용하여, 여러 개의 학습 모델을 훈련하고 그 결과를 앙상블하는 기법입니다.
- 일반적인 교차검증 방식에서, 데이터를 여러 개의 부분집합으로 나누어 각 부분집합에 대해 학습과 검증을 반복적으로 수행한 후 결과를 결합합니다.
과정
- 데이터를 k개로 나누어 k-fold 교차검증을 수행.
- 각 fold마다 모델을 학습하고, 검증 데이터를 이용하여 평가.
- 각 fold에서 나온 예측 결과를 평균 또는 다수결 등으로 결합하여 최종 예측을 만듦.
특징
- 과적합 방지: 데이터를 여러 번 나누어 사용함으로써 과적합을 방지하고, 모델의 일반화 성능을 향상시킴.
- 신뢰도 향상: 다양한 데이터 분할에 대해 모델을 학습하므로 더 신뢰할 수 있는 예측 결과를 얻을 수 있음.
장점
- 모델의 일반화 성능이 향상됩니다.
- 더 많은 훈련 데이터를 활용할 수 있어 성능이 좋아질 가능성이 큼.
단점
- 시간이 많이 소요될 수 있음. 각 fold마다 모델을 학습시키기 때문에 계산 비용이 커질 수 있음.
2. 스태킹 앙상블 (Stacking Ensemble)
개념
- 스태킹 앙상블은 여러 모델의 예측 결과를 메타 모델(meta-model)로 결합하는 방식의 앙상블 기법입니다.
- 즉, 서로 다른 모델들의 예측 결과를 다시 입력 데이터로 사용하여, 최종 예측을 생성하는 메타 학습기를 학습합니다.
과정
- 여러 개의 베이스 모델(base model)을 학습시킴. (예: 결정 트리, 로지스틱 회귀, SVM 등)
- 각 베이스 모델의 예측 결과를 모아 새로운 특성으로 만듦.
- 이 새로운 특성을 입력으로 사용하여 메타 모델을 학습시킴.
- 메타 모델의 결과를 최종 예측으로 사용.
특징
- 메타 학습기를 통해 각 모델의 예측을 결합함으로써 더 나은 성능을 기대할 수 있음.
- 베이스 모델과 메타 모델 간에 다양한 알고리즘을 사용할 수 있어 다양성이 높아짐.
장점
- 여러 모델의 강점을 결합할 수 있음. 개별 모델의 약점을 메타 모델이 보완할 수 있음.
- 다양한 모델 조합을 통해 성능을 극대화할 수 있음.
단점
- 복잡성: 스태킹 앙상블은 기본 모델과 메타 모델을 모두 학습시켜야 하기 때문에 계산 비용이 큼.
- 과적합의 위험이 존재할 수 있음. 특히 메타 모델이 복잡해질 경우 과적합 위험이 있음.
교차검증 앙상블 vs 스태킹 앙상블
| 교차검증 앙상블 | 스태킹 앙상블 | |
|---|---|---|
| 주요 개념 | 여러 모델을 교차검증 방식으로 결합 | 여러 모델의 예측 결과를 결합하여 메타 모델 학습 |
| 모델 간 결합 방식 | 교차검증을 통해 결합 | 메타 학습기를 사용하여 결합 |
| 장점 | 과적합 방지, 일반화 성능 향상 | 모델의 다양성을 활용해 성능 극대화 |
| 단점 | 시간이 오래 걸릴 수 있음 | 메타 모델에 따른 과적합 위험, 계산 복잡도 증가 |
| 적용 예시 | 다양한 데이터 분할에 대해 모델 성능 확인 | 베이스 모델의 강점을 메타 모델로 결합 |
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