머신러닝 기본 개념
안녕하세요, 컴퓨터를 이용한 데이터 분석과 예측에 관심이 많이 늘고 있는 요즘입니다. 특히, 그 중심에 있는 것이 바로 ‘머신러닝’입니다. 오늘은 머신러닝이란 무엇인지, 그리고 지도학습과 비지도학습, 머신러닝에서 사용되는 알고리즘인 결정 트리(Decision Trees), 서포트 벡터 머신(SVM) 그리고 회귀 모델인 선형회귀와 다중회귀에 대해 알아보도록 하겠습니다. 이 글을 통해 머신러닝의 기본 개념을 한번 짚어보세요!
지도학습 vs 비지도학습
머신러닝의 기본 개념을 이해하기 위해 가장 먼저 알아야 할 것이 바로 지도학습(Supervised Learning)과 비지도학습(Unsupervised Learning)입니다. 지도학습은 정답을 알고 있는 데이터를 기반으로 모델을 훈련시키는 방식입니다. 즉, 입력 데이터와 그에 대응하는 출력 데이터(즉, 라벨)가 주어지는 것입니다. 반면, 비지도학습은 정답이 주어지지 않은 데이터로부터 패턴을 찾아내는 방식입니다. 주로 군집화(Clustering)와 차원 축소(Dimensionality reduction)에 사용됩니다.
지도학습의 대표적인 예로는 분류(Classification) 문제가 있으며, 이는 데이터를 여러 클래스 중 하나로 분류하는 문제입니다. 예를 들어, 이메일이 스팸인지 아닌지, 이미지 속 객체를 특정 클래스로 분류하는 등의 문제를 해결합니다. 비지도학습의 대표적인 예로는 군집화 문제가 있으며, 이는 데이터를 유사한 속성을 가진 그룹으로 묶는 문제입니다. 예를 들어, 고객 데이터를 군집화하여 맞춤형 마케팅 전략을 세우는 데 활용할 수 있습니다.
또한, 지도학습은 더 나은 예측을 위해 모델의 성능을 평가하고 조정하는 과정인 ‘검증’을 통해 모델의 정확성을 높일 수 있습니다. 반면, 비지도학습은 데이터 자체에서 패턴을 발견하는 것이 주된 목표이기 때문에 모델의 성능을 평가하는 방법이 비교적 제한적입니다.
분류 알고리즘: 결정 트리(Decision Trees), 서포트 벡터 머신(SVM)
머신러닝에서 분류 문제를 해결하기 위해 많이 사용되는 알고리즘 중 하나는 결정 트리입니다. 결정 트리는 데이터의 속성을 기반으로 분기하여 최종적으로 예측 값을 도출하는 방식입니다. 이는 이해하기 쉽고, 시각화가 가능하여 직관적이라는 장점이 있습니다. 그러나 과적합 문제(overfitting)의 단점이 있을 수 있어, 이를 방지하기 위해 트리의 깊이를 제한하거나 가지치기(Pruning) 등의 기법이 사용됩니다.
서포트 벡터 머신(SVM)은 데이터의 경계를 최적화된 초평면(Hyperplane)으로 나누는 분류 방법입니다. 이는 경계가 명확한 데이터셋에서 특히 효과적이며, 고차원의 데이터에도 적용이 가능합니다. SVM은 커널 트릭(Kernel Trick)을 이용하여 비선형 분류 문제도 해결할 수 있습니다. 하지만 계산 복잡도가 높은 단점이 있어, 대규모 데이터셋에는 적용이 어려운 경우가 있습니다.
또한, 결정 트리와 SVM은 데이터의 특성과 문제의 종류에 따라 서로 다른 성능을 보일 수 있기 때문에, 모델을 선택할 때는 데이터의 특성과 모델의 장단점을 충분히 고려해야 합니다. 이를 위해 교차 검증(Cross Validation)과 하이퍼파라미터 튜닝(Hyperparameter Tuning) 등의 방법을 활용하여 최적의 모델을 선택합니다.
회귀 모델: 선형 회귀, 다중 회귀
회귀 모델은 연속형 변수를 예측하는 데 사용되는 모델입니다. 가장 기본적인 회귀 모델로는 선형 회귀 모델이 있습니다. 선형 회귀는 종속 변수(y)와 독립 변수(x) 간의 선형 관계를 모델링하는 방법입니다. 간단하고 직관적이며, 많은 경우에 적합한 성능을 보입니다. 하지만 데이터가 선형 관계가 아닌 경우엔 적절한 성능을 보이지 못할 수 있습니다. 이때, 다중 회귀 모델을 사용할 수 있습니다.
다중 회귀 모델은 두 개 이상의 독립 변수(x)를 사용하여 종속 변수(y)를 예측하는 모델입니다. 다양한 변수를 포함함으로써 더 복잡한 관계를 모델링할 수 있으며, 예측 성능을 높일 수 있습니다. 그러나 지나치게 많은 변수를 포함할 경우 오히려 모델의 과적합을 초래할 수 있어 주의가 필요합니다.
회귀 모델의 성능을 평가하기 위해 자주 사용되는 방법으로는 평균 제곱 오차(Mean Squared Error, MSE)와 결정 계수(R²)가 있습니다. 이를 통해 모델의 예측 정확성을 평가하고, 필요에 따라 모델을 조정할 수 있습니다. 또한, 피처 선택(Factor Selection) 기법을 통해 중요한 변수를 선별하고, 불필요한 변수를 제거하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
결론
여기까지 머신러닝의 기본 개념에 대해 알아보았습니다. 지도학습과 비지도학습, 그리고 분류 알고리즘인 결정 트리와 SVM, 회귀 모델로서의 선형 회귀와 다중 회귀에 대해 간략히 설명드렸습니다. 머신러닝은 매우 광범위하고 복잡한 분야이지만, 이러한 기본 개념을 이해함으로써 더욱 깊이 있는 학습이 가능해집니다. 다양한 데이터와 문제에 적용해 보면서 머신러닝의 매력을 느껴보시길 바랍니다!