[머신러닝]이진분류 모델 종류

이진분류 모델 종류

머신 러닝에서 가장 쉬운 문제인 이진 분류를 할 때 사용하는 모델을 정리해봤습니다. 이진 분류를 수행할 수 있는 모델은 다양합니다. 각 모델은 데이터와 문제의 특성에 따라 장단점이 있으며, 성능은 데이터의 분포와 특성에 따라 달라질 수 있습니다. 다음은 이진 분류에 사용될 수 있는 주요 머신러닝 모델과 기법들입니다.

1. 서포트 벡터 머신 (Support Vector Machine, SVM)

• 설명: SVM은 데이터 포인트를 고차원 공간으로 매핑하여 클래스 간의 최대 마진을 찾는 모델입니다. 비선형 분류를 위해 커널 함수를 사용할 수 있습니다.
• 장점: 강력한 이진 분류 성능, 고차원 데이터에 잘 작동.
• 단점: 큰 데이터셋에 대해 훈련이 느릴 수 있음.

from sklearn.svm import SVC 
model = SVC()

 

2. 의사결정 나무 (Decision Tree)

• 설명: 의사결정 나무는 데이터를 조건에 따라 분기하여 분류하는 트리 구조를 가집니다.
• 장점: 해석이 쉽고, 비선형 관계를 잘 모델링함.
• 단점: 과적합(overfitting)될 수 있음.

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 
model = DecisionTreeClassifier()

3. 랜덤 포레스트 (Random Forest)

• 설명: 여러 개의 의사결정 나무를 앙상블하여 예측을 수행하는 모델입니다. 각 나무의 예측을 집계하여 최종 예측을 생성합니다.
• 장점: 과적합을 줄이고, 일반화 성능이 좋음.
• 단점: 해석이 어려울 수 있음.

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 
model = RandomForestClassifier()

4. 그래디언트 부스팅 (Gradient Boosting)

• 설명: 약한 학습기(보통 작은 결정 나무)를 순차적으로 학습하여 예측 성능을 향상시키는 앙상블 기법입니다.
• 장점: 높은 성능을 제공하며, 다양한 하이퍼파라미터 조정 가능.
• 단점: 훈련 시간이 길어질 수 있음.

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier 
model = GradientBoostingClassifier()

5. XGBoost (Extreme Gradient Boosting)

• 설명: 그래디언트 부스팅의 효율적이고 강력한 구현체입니다. 성능과 효율성 면에서 뛰어남.
• 장점: 빠른 훈련 속도와 높은 성능.
• 단점: 하이퍼파라미터 조정이 필요할 수 있음.

import xgboost as xgb 
model = xgb.XGBClassifier()

 

6. LightGBM (Light Gradient Boosting Machine)

• 설명: 빠르고 효율적인 그래디언트 부스팅 라이브러리로, 대규모 데이터셋에서 좋은 성능을 보입니다.
• 장점: 빠른 훈련 속도와 낮은 메모리 사용.
• 단점: 하이퍼파라미터 조정이 필요할 수 있음.

import lightgbm as lgb 
model = lgb.LGBMClassifier()

7. CatBoost (Categorical Boosting)

• 설명: 카테고리형 데이터에 특화된 그래디언트 부스팅 기법입니다.
• 장점: 자동으로 카테고리형 변수를 처리하며, 높은 성능.
• 단점: 설치 및 사용이 다소 복잡할 수 있음.

from catboost import CatBoostClassifier 
model = CatBoostClassifier()

8. 나이브 베이즈 (Naive Bayes)

• 설명: 베이즈 정리를 기반으로 한 간단한 확률 모델입니다. 일반적으로 GaussianNB, MultinomialNB, BernoulliNB 등이 있습니다.
• 장점: 빠르고, 메모리 사용이 적음.
• 단점: 특성 간 독립성을 가정하므로, 이 가정이 맞지 않을 경우 성능이 떨어질 수 있음.

from sklearn.naive_bayes import GaussianNB 
model = GaussianNB()

9. 신경망 (Neural Networks)

• 설명: 여러 층의 노드로 구성된 신경망을 사용하여 복잡한 패턴을 학습하는 모델입니다. 깊은 신경망(DNN) 또는 간단한 퍼셉트론(MLP)을 사용할 수 있습니다.
• 장점: 복잡한 비선형 관계를 학습할 수 있음.
• 단점: 훈련이 느릴 수 있고, 하이퍼파라미터 조정이 복잡할 수 있음.

from sklearn.neural_network import MLPClassifier 
model = MLPClassifier()

10. k-최근접 이웃 (k-Nearest Neighbors, k-NN)

• 설명: 새로운 데이터 포인트의 클래스를 가장 가까운 k개의 이웃의 클래스에 기반하여 예측합니다.
• 장점: 구현이 간단하고 직관적임.
• 단점: 큰 데이터셋에서는 훈련 속도가 느릴 수 있으며, 데이터의 스케일에 민감함.

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier 
model = KNeighborsClassifier()

11. 로지스틱 회귀 (Logistic Regression)

• 설명: 선형 모델로, 로짓 함수(logit function)를 사용하여 확률을 예측합니다.
• 장점: 해석이 용이하고, 빠른 훈련 속도.
• 단점: 비선형 관계를 잘 모델링하지 못할 수 있음.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression 
model = LogisticRegression()

마치며

각 모델은 문제의 데이터와 요구 사항에 따라 다르게 작동하므로, 여러 모델을 시도하여 성능을 비교하는 것이 좋습니다. 모델 선택 시 교차 검증을 사용하여 각 모델의 성능을 평가하고, 최적의 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

 

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