머신러닝 알고리즘은 데이터를 분석하여 패턴과 관계를 찾는 핵심 도구입니다.
이러한 알고리즘에는 데이터의 특성에 따라 다양한 유형이 있으며, 각 알고리즘은 특정 방법론으로 작동합니다.
이번 포스팅에서는 선형 모델, 트리 기반 앙상블 모델, 신경망 모델 등 대표적인 머신러닝 알고리즘에 대해 자세히 살펴보겠습니다.
아래 기사에서 자세히 알아보도록 하겠습니다.
선형 회귀 모델
1. 선형 회귀의 기본 개념
선형 회귀는 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 데 사용되는 가장 기본적인 기계 학습 알고리즘입니다.
이 알고리즘은 입력 변수의 선형 조합을 사용하여 출력 변수를 예측하는 모델을 학습합니다.
선형 회귀는 주어진 훈련 데이터에 대한 최적의 가중치를 학습하고 학습된 모델을 사용하여 새 데이터에 대한 예측을 수행합니다.
2. 선형회귀모델의 종류
선형 회귀 모델에는 다양한 유형이 있습니다.
가장 기본적인 선형 회귀 모델은 단순 선형 회귀로, 하나의 입력 변수와 하나의 출력 변수 간의 선형 관계를 모델링합니다.
다중 선형 회귀는 여러 입력 변수와 하나의 출력 변수 사이의 선형 관계를 모델링하고 실제 데이터에서 복잡한 관계를 모델링할 수 있습니다.
정규화된 선형 회귀 모델은 과적합을 방지하고 모델의 일반화 성능을 향상시키기 위해 가중치에 제약 조건을 추가하는 방법입니다.
트리 기반 앙상블 모델
1. 의사결정나무
의사결정 트리는 입력 변수의 조건을 사용하여 출력 변수를 분류하거나 회귀하는 모델입니다.
이 알고리즘은 각 가지에 대한 최적의 조건을 선택하여 트리를 구성하고, 훈련 데이터에 대한 예측력이 가장 좋은 트리를 찾습니다.
의사결정나무는 직관적이며 연속형 변수와 범주형 변수 모두에 사용할 수 있습니다.
2. 랜덤 포레스트
Random Forest는 여러 의사결정 트리를 학습하여 예측 결과를 결합하는 의사결정 트리의 앙상블 모델입니다.
각 트리는 부트스트랩 샘플링을 통해 서로 다른 데이터를 사용하여 훈련되며, 트리는 무작위로 선택된 변수로 구성됩니다.
이를 통해 다양한 훈련 데이터와 변수 조합을 사용하여 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.
또한 각 트리의 예측 결과는 평균 또는 다수결 투표로 결합되어 최종 예측 결과에 도달합니다.
3. 그라디언트 부스팅 트리
그라디언트 부스팅 트리는 여러 의사결정 트리를 순차적으로 학습하고 예측 결과를 결합하는 방법입니다.
초기 모델을 학습한 후, 이전 모델에서 예측하지 못한 오류를 예측하기 위해 새로운 모델을 추가로 학습합니다.
이를 반복함으로써 오차를 최소화하는 모델을 구축합니다.
그래디언트 부스팅 트리에서는 각 모델이 약한 학습기 역할을 하므로 앙상블 전체가 강한 학습기가 됩니다.
이렇게 예측 결과를 결합함으로써 예측력이 높은 모델을 구축할 수 있다.
신경망 모델
1. 인공신경망의 구조
인공신경망은 생물학적 신경망에서 영감을 받은 모델로 입력층, 은닉층, 출력층으로 구성된다.
각 계층은 여러 개의 뉴런으로 구성되며, 이들 사이의 연결 가중치와 활성화 함수를 사용하여 입력을 출력으로 변환하는 작업을 수행합니다.
인공 신경망은 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있는 기계 학습에서 가장 강력한 모델 중 하나입니다.
2. 신경망 학습 알고리즘
신경망은 입력 데이터와 실제 출력 간의 오류를 최소화하기 위해 가중치를 조정하여 훈련됩니다.
이를 위해 역전파 알고리즘이 주로 사용된다.
이 알고리즘은 출력 레이어부터 시작하여 각 레이어의 가중치에 대한 오차 기울기를 계산하고 이를 이용하여 가중치를 조정하는 과정을 역순으로 반복합니다.
이 과정을 오류가 수렴할 때까지 반복하여 최종 학습된 신경망 모델을 얻습니다.
결론적으로
선형 회귀 모델, 트리 기반 앙상블 모델, 신경망 모델은 각각 특징과 장단점이 다르며 다양한 상황에 따라 선택하여 사용할 수 있습니다.
선형 회귀 모델은 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 모델링하는 가장 기본적인 방법으로 간단하고 직관적인 모델입니다.
의사결정 트리, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 트리와 같은 트리 기반 앙상블 모델은 복잡한 데이터를 모델링하는 데 좋은 옵션입니다.
신경망 모델은 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있는 강력한 모델로 딥러닝에서 널리 사용되는 방법입니다.
알아두면 유용한 추가 정보
1. 선형 회귀 모델은 최소 제곱법을 사용하여 오류를 최소화하는 가중치를 찾습니다.
2. 의사결정 트리는 모델을 해석하기 쉽고, 변수의 중요성을 판단할 수 있으며, 이상값에 대해 강력한 성능을 제공합니다.
3. Random Forest는 각 트리의 예측 결과를 결합하고, 학습 데이터와 변수의 다양한 조합을 활용하여 일반화 성능을 향상시킵니다.
4. Gradient Boosting Tree는 이전 모델에서 예측하지 못한 오류를 예측하기 위해 새로운 모델을 학습하여 오류를 최소화하는 방법입니다.
5. 신경망 모델은 복잡한 비선형 관계를 모델링할 수 있지만 대규모 데이터 세트나 복잡한 모델 구조의 경우 훈련에 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
당신이 놓칠 수 있는 것
– 선형 회귀 모델의 가정이 충족되지 않으면 모델 성능이 저하될 수 있습니다.
– 의사결정 트리는 과적합에 취약하므로 적절한 가지치기 및 트리 깊이를 설정해야 합니다.
– 랜덤 포레스트는 모델을 구성하는 데 오랜 시간이 걸릴 수 있지만 예측 및 변수의 부트스트랩 샘플링을 통해 과적합을 줄일 수 있습니다.
– 그라디언트 부스팅 트리는 반복적인 학습 과정을 거치므로 모델 구축에 오랜 시간이 걸릴 수 있습니다.
– 신경망 모델은 모델 구조와 하이퍼파라미터의 조정이 필요하며 대규모 데이터세트에서 잘 작동합니다.