[머신러닝] 모델 훈련 :: 마인드스케일

모델 훈련과 평가의 기본 원칙

머신러닝 프로젝트를 수행함에 있어서 모델의 훈련과 평가는 성공적인 AI 시스템을 구축하는 데 있어 가장 핵심적인 단계 중 하나입니다. 아무리 좋은 아이디어와 데이터가 있어도, 모델을 제대로 훈련시키고 평가하지 않으면 실제 환경에서의 성능은 기대하기 어렵습니다. 이 섹션에서는 모델 훈련과 평가의 기본 원칙에 대해 살펴보겠습니다.

모델 훈련과 평가의 중요성

모델 훈련은 기계 학습에서 데이터를 사용하여 알고리즘이 문제를 해결할 수 있도록 하는 과정입니다. 훈련 과정을 통해, 모델은 주어진 입력으로부터 예측을 생성하는 방법을 학습합니다. 이 과정에서 모델은 데이터의 내재된 패턴을 파악하고, 그것을 추상화하여 새로운 데이터에 대한 예측이 가능하게 됩니다.

모델 평가는 훈련된 모델의 성능을 측정하여, 실제 세계에서의 성능을 예측하는 것입니다. 평가 과정을 통해 모델의 강점과 약점을 파악하고, 특정 문제에 모델이 얼마나 잘 작동하는지 알 수 있습니다. 적절한 평가 없이는 모델의 실제 성능을 알 수 없으며, 과적합(오버피팅)이나 과소적합(언더피팅)과 같은 문제를 감지하는 것도 어렵습니다.

훈련 세트와 테스트 세트 분리의 필요성

모델을 훈련시키고 평가할 때, 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 나누는 것은 매우 중요합니다. 이 분리는 모델이 훈련 데이터에만 지나치게 최적화되어 실제 세계의 데이터를 잘 처리하지 못하는 과적합을 방지하는 데 도움이 됩니다.

훈련 세트(Training Set): 모델을 훈련하는 데 사용되는 데이터입니다. 이 데이터를 바탕으로 모델은 패턴을 학습하고 예측을 하는 방법을 이해합니다.
테스트 세트(Test Set): 모델의 최종 성능을 평가하는 데 사용되는 데이터입니다. 이 세트는 모델 훈련 과정에서는 사용되지 않으며, 최종적으로 모델이 얼마나 잘 작동하는지를 평가하기 위해 사용됩니다.

모델의 예측 성능을 공정하게 평가하기 위해서는 테스트 세트가 훈련 과정에서 모델에 의해 "보이지 않는" 데이터여야 합니다. 이렇게 함으로써, 우리는 모델이 훈련 데이터에 과적합되지 않고, 일반화된 성능을 보이는지 평가할 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

# Iris 데이터셋 로드
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분리
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

위의 Python 예제는 Scikit-learn의 train_test_split 함수를 사용하여 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분리하는 방법을 보여줍니다. 이 과정을 통해, 모델은 X_train과 y_train를 사용하여 훈련되고, X_test와 y_test를 사용하여 최종 성능이 평가됩니다.

모델을 훈련하고 평가하는 과정은 머신러닝 프로젝트의 성패를 좌우할 수 있는 중요한 단계입니다. 데이터를 적절히 준비하고, 모델을 철저히 평가하면 모델의 성능을 극대화하고 실제 문제에 효과적으로 적용할 수 있습니다.

훈련 세트와 테스트 세트 분리

데이터 분리의 기본 개념

훈련 세트와 테스트 세트는 기계학습 모델의 성능을 평가하고 일반화하기 위해 데이터를 분할하는 두 주요 부분입니다. 훈련 세트는 모델을 학습시키는 데 사용되는 데이터 집합이며, 이 과정에서 모델은 주어진 입력으로부터 예측을 만들어내는 방법을 배웁니다. 반면, 테스트 세트는 모델의 성능을 평가하기 위해 사용되며, 이 데이터는 학습 과정에서 모델에 전혀 노출되지 않습니다. 이를 통해 모델이 새로운, 보지 못한 데이터에 대해 얼마나 잘 작동하는지 평가할 수 있습니다.

분리 비율과 방법

분리 비율

데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 분리할 때, 일반적으로 사용되는 비율은 70:30 혹은 80:20입니다. 이는 전체 데이터의 70% 또는 80%를 훈련 세트로, 나머지 30%나 20%를 테스트 세트로 사용한다는 것을 의미합니다. 선택하는 비율은 사용 가능한 데이터의 양, 모델의 복잡도 및 특정 분야의 관행에 따라 다를 수 있습니다.

sklearn을 활용한 분리 방법

Python에서는 sklearn.model_selection의 train_test_split 함수를 사용하여 데이터를 쉽게 분리할 수 있습니다. 다음은 그 예시입니다:

from sklearn.model_selection import train_test_split

# X는 특성 데이터, y는 레이블 데이터
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

여기서 test_size=0.2는 데이터의 20%를 테스트 세트로 사용하겠다는 것을 의미하며, random_state는 결과를 재현할 수 있게 해주는 난수 생성기의 시드 값입니다.

중요 고려 사항

무작위 샘플링의 중요성

데이터를 분할할 때 무작위 샘플링을 사용하는 것이 중요합니다. 이는 훈련 세트와 테스트 세트가 원본 데이터의 대표성을 유지하도록 하기 위함입니다. 만약 데이터에 시간적 순서가 있거나 특정 그룹으로 치우친 경우 순차적인 분할보다 무작위 샘플링이 모델의 일반화 성능을 더 잘 평가할 수 있게 해줍니다.

계층적 샘플링의 필요성

계층적 샘플링(Stratified Sampling)은 특히 분류 문제에서 중요합니다. 클래스 불균형이 있을 때, 각 클래스의 비율을 유지하며 데이터를 분리함으로써, 훈련 세트와 테스트 세트 모두 원본 데이터의 분포를 잘 반영하도록 합니다. train_test_split 함수에서는 stratify 매개변수를 통해 이를 적용할 수 있습니다:

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y)

이 경우, y의 클래스 분포에 맞게 데이터가 분할되어, 모든 세트에서 비슷한 클래스 비율을 가지게 됩니다. 이러한 접근 방법은 모델이 더 안정적인 성능을 보이는 데 도움이 됩니다.

교차 검증

교차 검증의 개념 및 필요성

단일 훈련/테스트 분리의 한계

전통적인 방식으로 모델을 훈련하고 평가하기 위해 데이터를 훈련 세트와 테스트 세트로 단순 분리하는 경우, 이는 다음과 같은 몇 가지 단점을 가지고 있다:

모델의 성능 평가가 초기에 분리된 테스트 세트에 과도하게 의존하게 되며, 이로 인해 모델의 일반화 능력을 정확히 평가하기 어렵게 됩니다.
데이터의 양이 제한적인 경우, 모델 훈련에 충분한 데이터를 확보하기 어려워집니다.

교차 검증의 기본 원리와 장점

교차 검증은 모든 데이터를 훈련과 검증에 활용함으로써 이러한 문제를 해결하려는 방법론이다. 교차 검증은 데이터 세트를 여러 부분으로 나누고, 각각의 부분을 검증 세트로 사용하는 반면, 나머지 부분들을 훈련 데이터로 사용한다. 이 과정을 여러 번 반복하면서 모델을 훈련하고 평가한다. 이 접근 방식의 주요 장점은 다음과 같다:

모든 데이터가 최소 한 번은 검즈 세트로 사용되므로 데이터 사용의 효율성이 증가한다.
여러 번의 평가를 통해 모델의 성능에 대한 보다 신뢰할 수 있는 추정치를 얻을 수 있다.

주요 교차 검증 기법

K-겹 교차 검증

데이터 세트를 K개의 부분으로 나눈 후, 각 부분을 한 번씩 검증 세트로 사용하는 방법입니다. 이 방법에서 모델은 K번 훈련되고 평가됩니다. K-겹 교차 검증은 모델의 성능을 평가할 때 자주 사용되며, K=10이 일반적인 선택입니다.

계층별 K-겹 교차 검증

특히, 분류 문제에서는 원본 데이터 세트의 클래스 비율을 각 분할에서도 유지하면서 교차 검증을 수행하는 것이 중요하다. 계층별 K-겹 교차 검증은 이러한 필요성에 대응하여 각 폴드 내의 클래스 비율이 전체 데이터 세트의 클래스 비율을 반영하도록 데이터를 분할한다.

Leave-One-Out (LOO) 교차 검증

이 방법은 데이터 세트에서 하나의 샘플만을 검증 세트로 사용하고, 나머지를 모두 훈련 세트로 사용합니다. 데이터 세트에 N개의 샘플이 있다면, N번의 훈련과 평가가 이루어집니다. 이 방법은 매우 소규모 데이터 세트에 적합합니다.

교차 검증 실습

sklearn 라이브러리를 활용한 교차 검증 방법

Python의 sklearn 라이브러리는 교차 검증을 쉽고 효율적으로 수행할 수 있게 도와주는 여러 함수와 클래스를 제공합니다. 예를 들어, cross_val_score 함수를 사용하여 K-겹 교차 검증을 수행할 수 있습니다.

from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.datasets import make_classification

# 분류를 위한 임시 데이터 생성
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_classes=2, random_state=42)

# 모델 초기화
clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42)

# 5-겹 교차 검증 수행
scores = cross_val_score(clf, X, y, cv=5)

print("Accuracy: %0.2f (+/- %0.2f)" % (scores.mean(), scores.std() * 2))

교차 검증 결과의 해석 및 활용

교차 검증을 통해 얻은 점수들은 모델의 성능을 나타내며, 이를 통해 모델이 얼마나 잘 일반화되는지 추정할 수 있습니다. 위의 예에서 scores.mean()은 평균 정확도를, scores.std()는 정확도의 표준 편차를 나타냅니다. 보통 더 높은 평균 정확도와 더 낮은 표준 편차를 가진 모델이 선호됩니다. 이러한 분석을 통해 과적합 여부를 판단하고, 다양한 모델 간의 비교를 수행할 수 있습니다.