앙상블 학습: AI 오케스트라

xhaktm·2025년 3월 2일

들어가며

최근 앙상블 모델을 활용하여 예측 모델을 만들면서 다양한 기법을 비교하고 적용하는 과정에서 기본 개념 정리가 필요하다는 생각이 들었다. 이에 이번 글에서는 앙상블 기법의 개념부터 각 기법의 차이점, 계산 방식 및 데이터 흐름도, 장단점에 대해 정리해보려한다.

1. 개념

머신러닝 모델 하나로는 부족할 때, 우리는 앙상블 학습(Ensemble Learning)을 하게 된다. 앙상블 학습은 여러 모델이 각자의 역할을 맡아 하나의 강력한 예측을 만들어내는 기법이다. 기본적으로 서로 다른 학습 모델을 조합하여 일반화 성능을 향상시키는 데 초점을 맞춘다.

🎺 배깅(Bagging) – 서로 다른 연주자들이 같은 악보를 연주하되, 개성 있는 스타일을 덧붙여 더욱 풍부한 사운드를 만들어낸다.
🥁 부스팅(Boosting) – 연주자가 점점 더 완벽한 연주를 할 수 있도록, 이전 실수를 보완하며 연주를 발전시킨다.
🎼 스태킹(Stacking) – 다양한 악기의 연주를 지휘자가 조합하여 최상의 음악을 완성하듯, 여러 모델의 예측을 결합해 최적의 결과를 만든다.

2. 기법 비교

기법	주요 특징	데이터 샘플링	모델 결합 방식
배깅(Bagging)	분산 감소, 병렬 학습	부트스트랩 샘플링	평균 또는 다수결
부스팅(Boosting)	약한 학습기의 가중치 조정	순차적 학습	가중치 조정 후 결합
보팅(Voting)	여러 개 모델의 예측 조합	독립적 학습	다수결(하드) 또는 확률 평균(소프트)
스태킹(Stacking)	메타 모델 활용	독립적 학습	메타 모델로 최적 조합

3. 각 기법의 계산 방식 및 데이터 흐름도

배깅(Bagging) - 랜덤 포레스트 예제

원본 데이터에서 중복을 허용하는 부트스트랩 샘플 생성

여러 개의 독립적인 결정 트리 학습

예측 시 다수결(분류) 또는 평균(회귀) 방식으로 결합

부스팅(Boosting) - XGBoost 예제

초기 모델을 학습 후 오차가 큰 샘플에 가중치를 증가

다음 모델이 이전 모델의 오차를 줄이도록 학습

여러 개의 모델을 순차적으로 결합하여 최종 예측 수행

보팅(Voting)

여러 개의 서로 다른 모델을 독립적으로 학습

예측 결과를 다수결(하드 보팅) 또는 확률 평균(소프트 보팅) 방식으로 결합

스태킹(Stacking)

여러 개의 기본 모델을 독립적으로 학습

각 모델의 예측 결과를 새로운 데이터셋으로 사용

메타 모델이 해당 데이터를 학습하여 최종 예측 수행

4. 각 기법의 장점과 단점

기법	장점	단점
배깅(Bagging)	과적합 방지, 안정적인 성능	개별 모델의 차별성이 적을 경우 성능 향상 한계
부스팅(Boosting)	높은 정확도, 성능 최적화	과적합 가능성 높음, 계산 비용 증가
보팅(Voting)	다양한 모델 결합 가능, 일반화 성능 우수	개별 모델의 성능이 중요함
스태킹(Stacking)	가장 유연한 조합 가능	계산량 증가, 튜닝 난이도 높음

5. 활용 사례

배깅(Bagging): 데이터가 비교적 균형적이고 안정적인 모델 성능이 중요한 경우 (예: 랜덤 포레스트로 의료 데이터 분류)

부스팅(Boosting): 높은 예측 성능이 필요한 경우, 다소 불균형한 데이터에서 효과적 (예: 금융 사기 탐지)

보팅(Voting): 서로 다른 특성을 가진 모델을 조합하여 일반화 성능을 높이고 싶은 경우 (예: 다양한 ML 알고리즘을 결합한 종합 모델)

스태킹(Stacking): 여러 개의 강력한 모델을 결합하여 최고의 성능을 목표로 하는 경우 (예: 캐글(Kaggle) 대회 등)

결론

앙상블 기법은 모델의 성능을 향상시키는 도구이며, 적절한 방법을 선택하면 효과적인 예측 모델을 구축할 수 있다.(때로는 앙상블 기법을 활용했을 시에 성능이 더 떨어지는 경우도 있다.) 배깅은 안정성을, 부스팅은 높은 정확도를, 보팅은 다양한 모델의 장점을, 스태킹은 최적의 조합을 활용하는 전략이다. 따라서 각 알고리즘의 장단점을 파악하고 데이터와 문제 유형에 따라 적절한 기법을 선택하기 위해서는 기본 개념과 활용사례를 제대로 이해하는 것이 중요한 것 같다.