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머신러닝에서 단일 모델의 한계를 극복하는 대표적 방법이 바로 앙상블 학습(Ensemble Learning) 입니다.

이번 글에서는 다양한 앙상블 기법의 개념, 대표 모델, 튜닝 포인트, 그리고 실전 코드 예제까지 폭넓게 정리합니다.

실무 프로젝트에서 최고 성능을 내고 싶다면 반드시 이해해야 할 필수 영역입니다.

 

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1. 앙상블 학습이란?

 

앙상블(Ensemble)은 여러 개의 모델을 조합하여 예측 성능을 높이는 전략입니다.

개별 모델의 약점을 서로 보완하면서 더욱 안정적이고 강건한 예측을 만들 수 있습니다.

 

약한 학습기(weak learner) → 강한 학습기(strong learner)

 

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2. 주요 앙상블 전략

 

 

2.1 배깅 (Bagging)

 

• 데이터의 샘플을 중복 추출하여 여러 모델을 학습시키고 평균을 내는 방법
• 대표 모델: 랜덤 포레스트(Random Forest)

 

 

2.2 부스팅 (Boosting)

 

• 이전 모델이 틀린 데이터에 가중치를 주어 다음 모델이 집중 학습
• 대표 모델: XGBoost, LightGBM, CatBoost

 

 

2.3 스태킹 (Stacking)

 

• 서로 다른 여러 모델의 예측값을 조합하여 최종 예측
• 최상위 메타 모델이 최종 판단을 수행

 

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3. 대표 앙상블 모델 소개

모델기법특징

Random Forest	Bagging	과적합 방지, 범용성
XGBoost	Boosting	예측력 최고, 속도 개선
LightGBM	Boosting	대용량 데이터 처리에 강함
CatBoost	Boosting	범주형 변수 자동 처리

 

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4. Random Forest 실전 코드 예시

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

 

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5. XGBoost 실전 코드 예시

import xgboost as xgb

model = xgb.XGBClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, learning_rate=0.1)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

 

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6. LightGBM 실전 코드 예시

import lightgbm as lgb

model = lgb.LGBMClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, learning_rate=0.1)
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

 

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7. 성능 비교 및 튜닝 전략

모델장점단점

Random Forest	튜닝 간편, 범용성	성능은 Boosting보다 낮음
XGBoost	최고 수준 예측력	튜닝 복잡, 속도 이슈
LightGBM	빠름, 대용량 처리 가능	튜닝 난이도 있음
CatBoost	범주형 자동 처리	상대적으로 최근 모델

 

Boosting 하이퍼파라미터 예시

파라미터설명

learning_rate	학습률 (작게 설정 시 더 안정적)
n_estimators	반복 학습 횟수
max_depth	트리 최대 깊이
subsample	학습 데이터 샘플 비율
colsample_bytree	feature sampling 비율

 

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8. 앙상블 적용 시 실전 팁

 

• Random Forest: 빠르고 baseline 모델로 적합
• XGBoost: 작은 데이터셋에서도 강력 (Kaggle 우승자 다수 활용)
• LightGBM: 수십만~수백만 row에서도 빠른 성능
• CatBoost: 범주형 데이터 자동 변환 → 전처리 부담 감소
• Stacking: 다양한 모델을 조합하면 성능 추가 향상 가능

from sklearn.ensemble import StackingClassifier

estimators = [('rf', RandomForestClassifier()), ('xgb', xgb.XGBClassifier())]
stack_model = StackingClassifier(estimators=estimators, final_estimator=lgb.LGBMClassifier())
stack_model.fit(X_train, y_train)

 

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결론: 앙상블은 ‘다수의 지혜’를 실현하는 기술

 

앙상블 기법은 단일 모델로는 불가능한 예측 정확도를 현실로 만들어주는 강력한 무기입니다.

그러나 튜닝 복잡도와 모델 해석성의 감소를 항상 고려해야 합니다.

 

다음 10화에서는 머신러닝 모델의 성능을 한층 더 끌어올릴 수 있는

하이퍼파라미터 튜닝의 원칙과 실전 방법을 다룰 예정입니다.