배깅(Bagging)

배깅(Bagging, Bootstrap Aggregating의 약자)은 인공지능과 머신러닝에서 예측 모델의 정확성과 견고함을 높이기 위해 사용되는 대표적인 앙상블 학습 기법입니다. 이는 부트스트래핑이라고 하는 중복 허용 무작위 샘플링을 통해 학습 데이터셋에서 여러 하위 집합을 생성하는 과정을 포함합니다. 각각의 하위 집합은 독립적으로 여러 개의 기본 모델(약한 학습기)을 학습시키는 데 사용됩니다. 이후 이 모델들의 예측을 집계하여(회귀는 평균, 분류는 다수결) 분산을 줄이고 모델의 안정성을 높인 최종 예측을 도출합니다.

핵심 개념

1. 앙상블 학습

앙상블 학습은 여러 개의 모델을 결합하여 더 강력한 전체 모델을 만드는 머신러닝 패러다임입니다. 하나의 모델보다 여러 모델이 함께 협력할 때 더 나은 예측을 만들 수 있다는 아이디어에 기반합니다. 전문가들이 의견을 모아 더 정확한 판단을 내리는 것과 유사하며, 배깅·부스팅·스태킹 등 다양한 기법이 존재합니다. 이러한 앙상블 기법들은 개별 모델의 분산 또는 편향 관련 오류를 보완하여 성능을 높입니다. 특히 개별 모델에 분산이나 편향이 클 때, 즉 과적합이나 과소적합 문제가 있을 때 앙상블 학습은 더욱 효과적입니다.

2. 부트스트래핑(Bootstrapping)

부트스트래핑은 데이터셋에서 중복을 허용하며 무작위로 여러 샘플을 생성하는 통계 기법입니다. 배깅에서는 이 부트스트래핑을 통해 각 모델이 서로 조금씩 다른 데이터셋을 학습하도록 하여 중복 데이터 포인트가 포함될 수 있습니다. 이러한 데이터셋 다양성은 각 모델이 데이터의 다른 측면을 학습하게 하여 과적합 위험을 줄이고, 전체 모델의 견고함과 일반화 능력을 높입니다. 부트스트래핑은 배깅의 앙상블을 구성하는 데 필수적인 과정입니다.

3. 기본 학습기(Base Learners)

기본 학습기는 배깅 과정에서 서로 다른 데이터 하위 집합에 학습되는 개별 모델을 의미합니다. 이들은 보통 결정 트리처럼 단순하거나 약한 모델이지만, 여러 개를 결합하면 강력한 예측력을 갖는 앙상블 모델이 됩니다. 기본 학습기의 선택은 앙상블 전체 성능에 큰 영향을 미치며, 비선형 관계까지 포착할 수 있는 단순한 결정 트리가 자주 사용됩니다. 각각이 다른 부트스트랩 샘플을 학습하기 때문에 기본 학습기 간 다양성이 생기며, 이 다양성이 배깅 성공의 핵심입니다.

4. 집계(Aggregation)

집계는 배깅의 마지막 단계로, 개별 기본 학습기들의 예측 결과를 하나로 결합하여 최종 결과를 도출하는 과정입니다. 회귀 문제에서는 예측값의 평균, 분류 문제에서는 다수결 투표가 주로 사용됩니다. 집계 과정은 모델 예측의 분산을 줄이고 안정성과 정확성을 높여줍니다. 여러 모델의 결과를 합치는 방식이기 때문에, 특정 모델의 오류가 전체 결과에 미치는 영향을 줄여 더 견고한 예측을 가능하게 합니다.

배깅의 작동 방식

배깅은 다음과 같은 구조화된 과정을 거쳐 모델 성능을 향상시킵니다:

1. 데이터셋 준비: 전처리된 깨끗한 데이터셋을 준비하여 학습용과 테스트용으로 분할합니다.
2. 부트스트랩 샘플링: 학습 데이터셋에서 중복 허용 무작위 샘플링을 통해 여러 개의 부트스트랩 샘플(원본 데이터셋과 동일 크기 권장)을 생성합니다.
3. 모델 학습: 각 부트스트랩 샘플마다 기본 학습기를 독립적으로 학습시킵니다. 이 과정은 병렬 처리가 가능해 효율적입니다.
4. 예측 생성: 학습된 각 모델로 테스트 데이터셋에 대한 예측을 생성합니다.
5. 예측 집계: 모든 모델의 예측을 집계하여 최종 예측을 도출합니다(회귀는 평균, 분류는 다수결 등).
6. 성능 평가: 정확도, 정밀도, 재현율, 평균제곱오차 등 다양한 지표로 앙상블의 성능을 평가합니다.

예시 및 활용 사례

랜덤 포레스트(Random Forest)

배깅의 대표적 예시가 바로 랜덤 포레스트(Random Forest) 알고리즘입니다. 랜덤 포레스트는 결정 트리를 기본 학습기로 사용하며, 각 트리를 서로 다른 부트스트랩 샘플에 학습시킨 후 모든 트리의 예측을 집계해 최종 결과를 냅니다. 대용량·고차원 데이터 처리와 과적합 방지에 강해 분류와 회귀 모두에 널리 쓰입니다.

다양한 산업별 적용

• 의료: 환자 데이터를 기반으로 질병 발생 가능성 등 의료 예측 모델을 구축하여 예측의 신뢰성과 안정성을 높입니다.
• 금융: 거래 데이터의 여러 하위 집합에 모델을 학습시켜 이상 거래(사기) 탐지 성능을 강화합니다.
• 환경: 다양한 샘플링 시나리오로 학습된 모델을 집계해 생태 예측의 불확실성을 관리하고 정확도를 높입니다.
• IT 보안: 네트워크 트래픽의 다양한 측면을 반영한 모델을 집계해 침입 탐지 정확도를 높이고 오탐률을 줄입니다.

배깅의 장점

• 분산 감소: 여러 모델의 예측을 평균 또는 다수결로 집계해 예측 분산이 줄고 안정성이 높아져 과적합이 완화됩니다.
• 일반화 성능 향상: 기본 모델 간 다양성으로 미지의 데이터에 대한 일반화 성능이 개선됩니다.
• 병렬화 용이: 기본 모델을 독립적으로 학습시켜 다중 코어 프로세서를 활용한 병렬 처리가 가능, 학습 속도가 빨라집니다.

배깅의 한계

• 연산 자원 소모: 기본 모델 수가 많아질수록 연산 자원과 메모리 사용량이 증가하여 실시간 응용에는 부적합할 수 있습니다.
• 해석력 저하: 여러 모델을 집계하기 때문에 개별 모델의 기여도를 파악하기 어려워 최종 모델의 해석이 복잡해집니다.
• 안정적인 모델에는 효과 미미: 원래 분산이 낮고 안정적인 모델에는 배깅의 효과가 크지 않을 수 있습니다.

Python 실습 예제

Python의 scikit-learn 라이브러리를 활용하면 배깅을 손쉽게 구현할 수 있습니다. 아래는 결정 트리를 기본 학습기로 사용하는 BaggingClassifier의 간단한 예시입니다:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import BaggingClassifier
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 아이리스 데이터셋 불러오기
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 학습/테스트 데이터셋 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 기본 분류기 초기화
base_classifier = DecisionTreeClassifier(random_state=42)

# BaggingClassifier 초기화
bagging_classifier = BaggingClassifier(base_estimator=base_classifier, n_estimators=10, random_state=42)

# BaggingClassifier 학습
bagging_classifier.fit(X_train, y_train)

# 테스트셋 예측
y_pred = bagging_classifier.predict(X_test)

# 정확도 계산
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Bagging Classifier의 정확도:", accuracy)