앙상블 모델 (Ensemble Model)

앙상블 학습은 여러 개의 모델을 조합하여 단일 모델보다 더 좋은 성능을 내는 기계학습 기법이다. 개별 모델이 가진 약점을 보완하고, 전체적인 예측 정확도를 높이는 데 목적이 있다.

(1) 앙상블의 개념

앙상블은 서로 다른 예측 모델(또는 같은 모델)을 여러 개 생성한 후, 이들의 예측 결과를 결합하여 최종 결과를 도출하는 방식이다. 통계적 안정성과 예측력 향상에 매우 효과적이다.

(2) 앙상블의 주요 유형

• 배깅 (Bagging): 데이터를 무작위로 샘플링하여 여러 모델을 훈련시키고 결과를 평균(또는 투표)하여 예측. 예: Random Forest
• 부스팅 (Boosting): 이전 모델의 오차를 보완하면서 순차적으로 학습. 예: XGBoost, AdaBoost
• 스태킹 (Stacking): 여러 모델의 예측을 입력으로 받아 또 다른 메타 모델이 최종 예측 수행

(3) 장점과 단점

장점:

• 예측 성능 향상
• 과적합 방지 가능성 증가
• 데이터 노이즈에 대한 강인함

단점:

• 해석이 어려움
• 학습 및 예측 시간 증가
• 구현 복잡도 증가

(4) 대표적인 앙상블 알고리즘

• Random Forest: 배깅 기반의 트리 앙상블
• XGBoost: 고속 부스팅 알고리즘
• LightGBM: 대규모 데이터에 최적화된 부스팅
• CatBoost: 범주형 변수 처리에 강점이 있는 부스팅

“여러 모델의 지혜를 모아 더 나은 예측을 만들어내는 것이 앙상블의 핵심입니다.”