지도 학습은 입력과 출력 간의 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대한 예측을 수행하는 모델링 방법 중 하나입니다. 이를 활용한 예측 모델링은 데이터셋을 통해 모델을 학습시키고, 이를 기반으로 새로운 데이터에 대한 결과를 예측합니다. 선형 회귀, 결정 트리, 랜덤 포레스트, SVM 등 다양한 알고리즘을 사용하여 다양한 예측 모델을 구축할 수 있습니다. 아래 글에서 자세하게 알아봅시다.
선형 회귀
선형 회귀는 가장 기본적이고 일반적으로 사용되는 지도 학습 알고리즘 중 하나입니다. 이 모델은 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 선형 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용됩니다. 즉, 입력 데이터의 선형 결합을 이용하여 출력 값을 예측하는 방식입니다. 선형 회귀는 주어진 데이터에 가장 잘 맞는 최적의 선을 찾아내는 방식으로 동작하며, 최소 제곱법을 사용하여 예측 오차를 최소화합니다.
선형 회귀는 단순 선형 회귀(Simple Linear Regression)와 다중 선형 회귀(Multiple Linear Regression)로 나뉘어질 수 있습니다. 단순 선형 회귀는 하나의 입력 변수에 대한 선형 관계를 모델링하는 반면, 다중 선형 회귀는 여러 개의 입력 변수에 대한 선형 관계를 모델링합니다. 선형 회귀는 예측 문제와 회귀 문제에 모두 사용될 수 있으며, 예를 들어 주택 가격 예측이나 판매량 예측 등에 자주 활용됩니다.
장점
1. 단순하고 이해하기 쉬운 모델이기 때문에 학습 및 예측 과정이 간단하고 빠릅니다.
2. 선형 회귀는 계수에 대한 설명 가능성이 높은 모델입니다. 즉, 회귀 계수가 어떤 의미를 갖는지 해석하기 쉽습니다.
단점
1. 선형 회귀는 입력 변수와 출력 변수 간의 선형 관계를 가정하기 때문에, 비선형적인 관계에 대해서는 적합하지 않을 수 있습니다.
2. 이상치 데이터의 영향을 많이 받을 수 있으며, 이에 대한 처리를 따로 해주어야 합니다.
3. 다중 공선성 문제와 같은 다른 가정 위반에도 예측 성능에 영향을 끼칠 수 있습니다.
활용 예시
예를 들어, 회사의 광고 예산과 판매액 사이의 관계를 알고 싶을 때 선형 회귀 모델을 사용할 수 있습니다. 광고 예산이 입력 변수이고 판매액이 출력 변수입니다. 주어진 광고 예산과 판매액 데이터를 이용하여 선형 회귀 모델을 학습시키고, 학습된 모델을 이용하여 새로운 광고 예산에 대한 판매액을 예측할 수 있습니다.
Supervised Learning
결정 트리
결정 트리(Decision Tree)는 비선형 데이터셋에서 사용되는 예측 모델로, 분류 문제와 회귀 문제에 모두 사용될 수 있습니다. 이 모델은 트리 구조로 이루어져 있으며, 각 내부 노드는 특정 특성을 기준으로 데이터를 분할하는 역할을 합니다. 내부 노드와 리프 노드는 데이터를 분할하는 조건을 기준으로 구분되며, 리프 노드는 예측값을 가지고 있는 노드입니다.
결정 트리는 학습 데이터에 대한 질문을 반복하여 트리를 구성하고, 이를 기반으로 새로운 데이터에 대한 예측을 수행합니다. 예측 과정에서는 입력 데이터를 트리의 루트 노드부터 리프 노드까지 따라가며, 해당 리프 노드의 예측값을 출력합니다. 결정 트리는 데이터의 특성에 따라 질문을 구성하기 때문에, 모델의 해석이 쉽다는 장점이 있습니다.
장점
1. 결정 트리 모델은 입력 변수의 스케일에 영향을 받지 않습니다. 따라서, 변수의 스케일링을 따로 해줄 필요가 없습니다.
2. 이상치 데이터에 상대적으로 덜 민감한 특성을 가지고 있습니다.
3. 비선형적인 관계를 모델링할 수 있습니다.
단점
1. 과적합(Overfitting) 문제가 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해 가지치기(Pruning)와 같은 방법을 사용해야 합니다.
2. 데이터의 분할을 반복하면서 모델이 트리를 구성하기 때문에, 적은 데이터 양에서는 성능이 좋지 않을 수 있습니다.
활용 예시
예를 들어, 의사 결정 과정을 자동화하고 싶을 때 결정 트리 모델을 사용할 수 있습니다. 의사 결정 트리를 이용하여 특정 질문에 대한 응답에 따라 다른 의사 결정 경로를 따라갈 수 있습니다. 이를 통해 다양한 상황에 대한 최적의 의사 결정을 내릴 수 있습니다.
랜덤 포레스트
랜덤 포레스트(Random Forest)는 결정 트리를 기반으로 한 앙상블 학습 방법 중 하나입니다. 여러 개의 결정 트리를 동시에 학습하고, 각 트리를 기반으로 예측 결과를 결합하여 최종 예측을 수행합니다. 랜덤 포레스트는 각 트리를 다른 방식으로 학습시키기 때문에 다양한 예측 모델을 생성할 수 있습니다.
랜덤 포레스트는 입력 데이터의 무작위한 샘플링 및 임의의 특성 선택을 통해 다양한 트리 모델을 생성합니다. 이렇게 생성된 트리 모델들은 서로 다른 예측 결과를 도출할 수 있습니다. 랜덤 포레스트는 이러한 다양한 예측 결과를 모아 다수결 투표 방식으로 최종 예측 결과를 결정합니다.
장점
1. 과적합 문제를 완화시킬 수 있습니다. 다수의 결정 트리를 결합하기 때문에 하나의 트리에 과적합되는 것을 방지할 수 있습니다.
2. 입력 변수의 중요도를 측정할 수 있으며, 이는 변수 선택과 관련된 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.
단점
1. 모델의 복잡성으로 인해 학습 시간이 상대적으로 오래 걸릴 수 있습니다.
2. 모델의 해석이 어려울 수 있습니다. 각 트리 모델이 독립적으로 학습되기 때문에, 개별 트리의 결과를 해석하기는 어렵습니다.
활용 예시
예를 들어, 질병을 진단하고자 할 때 랜덤 포레스트 모델을 사용할 수 있습니다. 여러 가지 진단 기준을 토대로 질병을 판단하는데, 각각의 결정 트리 모델을 학습시키고 결과를 종합하여 최종 진단을 내릴 수 있습니다.
마치며
선형 회귀는 입력 데이터와 출력 데이터 사이의 선형 관계를 모델링하고 예측하는 데 사용되는 간단하고 해석하기 쉬운 모델입니다. 결정 트리는 데이터의 특성에 따라 질문을 구성하여 예측을 수행하며, 비선형적인 관계를 모델링할 수 있습니다. 랜덤 포레스트는 다수의 결정 트리를 결합하여 과적합 문제를 완화시키고, 입력 변수의 중요도를 측정할 수 있는 장점이 있습니다.
이들 알고리즘은 각각의 특성과 활용 예시가 다르기 때문에, 데이터셋의 특성과 문제에 적합한 모델을 선택하여 사용해야 합니다. 적절한 모델 선택과 모델 세부 튜닝은 모델의 성능을 높이는 데 매우 중요합니다.
추가로 알면 도움되는 정보
1. 선형 회귀 모델의 가정 사항과 가정 위반에 대한 처리 방법을 알기 위해서는 회귀 모델의 가정에 대한 이해가 필요합니다.
2. 결정 트리와 랜덤 포레스트의 파라미터 튜닝을 통해 모델의 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다. 각 알고리즘별로 중요한 하이퍼파라미터를 알고 설정하는 것이 중요합니다.
3. 선형 회귀 모델에서 이상치 데이터의 영향을 최소화하기 위해 아웃라이어 처리 기법을 사용할 수 있습니다.
4. 다양한 분할 기준과 모델 파라미터를 사용하여 앙상블 학습을 수행할 때, 모델의 다양성을 확보할 수 있습니다.
5. 모델 학습에 사용하기 위해 데이터를 적절하게 전처리하는 것이 성능에 영향을 미칠 수 있습니다. 데이터 스케일링, 변수 선택, 이상치 제거 등의 전처리 작업을 고려해야 합니다.
놓칠 수 있는 내용 정리
– 선형 회귀의 가정과 가정 위반에 대한 처리
– 결정 트리와 랜덤 포레스트의 파라미터 튜닝
– 다양한 분할 기준과 모델 파라미터를 사용하여 앙상블 학습 수행
– 데이터 전처리 작업의 중요성
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