머신러닝 모델 성능 향상을 위한 앙상블 기법: 배깅 vs 부스팅 심층 분석

핵심 기술

머신러닝 모델의 성능을 향상시키는 두 가지 주요 앙상블 기법인 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)의 차이점과 적용 방법을 이해하는 것은 필수적입니다.

기술적 세부사항

• 배깅 (Bagging):
  • 여러 모델을 병렬로 학습시킵니다.
  • 데이터의 서로 다른 부분집합을 사용하여 각 모델을 독립적으로 훈련합니다.
  • 결과를 평균 내어 분산을 줄입니다.
  • 고분산 모델(예: 결정 트리)을 안정화하고 이상치(outlier)에 강건하게 만듭니다.
  • 예시: 랜덤 포레스트 (Random Forests).
• 부스팅 (Boosting):
  • 모델을 순차적으로 학습시킵니다.
  • 이전 모델의 오류로부터 학습하여 편향을 줄입니다.
  • 복잡한 데이터셋에서 정확도를 높이는 데 효과적입니다.
  • 예시: AdaBoost, XGBoost.

개발 임팩트

• 과적합 방지: 배깅은 모델의 분산을 줄여 과적합을 방지하는 데 도움을 줍니다.
• 정확도 향상: 부스팅은 약한 학습기들을 결합하여 강력한 예측 모델을 구축하며, 특히 복잡한 데이터에서 높은 정확도를 달성합니다.
• 실무 적용: 분류, 회귀 등 다양한 머신러닝 작업 및 실제 프로젝트에서 모델 성능을 크게 향상시킬 수 있습니다.

톤앤매너

이 콘텐츠는 머신러닝 개발자가 실무에서 마주할 수 있는 모델 성능 개선의 핵심 원리를 명확하고 전문적인 언어로 설명합니다.