배깅(Bootstrap Aggregating)이란?
앙상블 학습에는 여러 모델을 결합하여 우수한 예측 시스템을 만드는 작업이 포함된다. 다양한 모델의 장점을 활용하여 전반적인 성능을 향상하고, 협업을 통해 개인의 약점을 줄인다. 부트스트랩 샘플링은 배닝의 핵심 기술로, 대체를 통한 무작위 샘플링을 포함하여 다양한 훈련 하위 집합을 생성하며, 원본 데이터의 약 63.2%가 각 샘플에 표시되어 효과적인 앙상블 학습에 필수적인 모델 다양성을 조성한다. 편향-분산 트레이드오프로 모델의 편향(가정으로 인한 오류)과 분산(데이터 변동에 대한 민감도로 인한 오류) 간의 균형을 맞추며, 편향을 증가시키지 않고 주로 분산을 줄여 분산이 큰 모델에 이상적입이다. 랜덤 포레스트의 영역에서는 의사결정 트리의 각 분할에서 기능 선택에 무작위성을 도입하여 배깅을 향상하며, 이렇게 하면 트리 간의 상관관계가 줄어들어 분산이 더욱 줄어들고 모델의 견고성과 정확성이 향상할 수 있다. 계층화, 균형 및 클러스터 기반 배깅과 같은 다양한 샘플링 전략을 도입하여 클래스 분포를 유지하고 데이터 균형을 유지하며 데이터 클러스터를 표현할 수 있고, 적응형 배닝은 모델 성능에 따라 샘플링을 동적으로 조정하여 어려운 인스턴스에 더 중점을 두게 된다. 이 적응형 접근 방식은 편차 감소와 편향 제어의 균형을 유지하여 전반적인 모델 효율성을 향상하며, 수학적 기초 및 통계적 통찰력을 보여주는데 배깅의 확률 이론은 여러 독립 모델을 통합하여 분산을 줄이는 방법을 조사한다. 모델 간 상관관계가 최소라고 가정하면 기본 모델 수에 비례하여 앙상블의 분산이 감소하여 예측 안정성이 향상하며, 여러 모델의 평균 예측이 앙상블 출력의 정규 분포로 이어지게 한다. 이 통계적 특성은 앙상블 예측이 개별 모델보다 더 안정적이고 덜 가변적임을 보장하며, 기본 모델 간의 상관관계는 Binning의 효율성에 영향을 주며, 모델 간 상관관계가 낮으면 분산이 더 많이 감소하고, 상관관계가 높으면 이점이 줄어든다.
구현 전략 및 모범 사례
기본 모델 선택은 Baging의 성공에 매우 중요한 역활을 했다. 의사결정 트리와 같은 고분산, 저편향 모델은 가장 많은 이점을 얻는 반면, 저분산 모델은 더 적은 이점을 얻는다. 올바른 기본 추정 기를 선택하면 최대 분산 감소 및 성능 향상이 보장할 수 있는 것이다. 기본 모델 수(B)에는 성능 향상과 계산 비용 간의 균형이 필요한데, 약 100개의 추정기로 시작하는 것이 일반적이며, 교차 검증 중에 관찰된 성능 향상과 리소스 가용성을 기반으로 조정한다. 불균형 데이터 세트는 소수 클래스가 과소 대표될 수 있으므로 배깅에 문제를 제기하며, 층화 배긴 및 균형 배깅과 같은 기술은 각 부트스트랩 샘플이 클래스 비율을 유지하도록 보장하여 다수 클래스에 대한 편견을 방지한다. 또한 기능 엔지니어링 및 선택은 기본 모델 성능을 개선하여 배깅을 향상하는데, 병렬 및 분산 컴퓨팅은 Bagged의 고유한 병렬성을 활용하여 여러 기본 모델을 동시에 교육한다. 디버깅, 검증 및 안정적인 성능 비교를 위해서는 실행 전반에 걸쳐 일관된 부트스트랩 샘플과 모델 교육을 보장하는 것이 필수적입이며 , 모델 평가 및 검증에는 교차 검증과 같은 기술과 정확도, 정밀도, 재현율, ROC-AUC와 같은 측정항목을 사용하여 Bagger의 성능을 평가하는 사례이며, 평가를 통해 앙상블이 보이지 않는 데이터에 잘 일반화되는지 확인한다.
과제 및 고려 사항
확장성 문제는 대규모 데이터 세트에서 수많은 모델을 훈련하는 데 필요한 계산 강도를 해결한다. 솔루션에는 배닝의 성능 이점을 유지하면서 리소스를 효율적으로 관리하기 위한 분산 컴퓨팅 및 모델 정리가 포함되는데, 해석성 문제로써는 여러 모델을 통합하여 발생하므로 앙상블의 결정을 이해하기가 더 어려우며, 모델 증류 및 기능 중요도 분석과 같은 기술은 앙상블 동작에 대한 통찰력을 제공하여 이러한 우려를 완화하는 데 도움이 된다. 또한 수익률 감소는 특정 수의 기본 모델을 초과하면 추가 모델이 미미한 성능 향상을 제공한다는 점을 강조하며, 최적의 모델 수를 식별하면 향상된 정확도와 계산 효율성의 균형을 맞출 수 있다. 기본 모델 간의 상관 오류는 배닝의 효율성을 감소시키며, 샘플링에 무작위성을 도입하고 다양한 기본 모델을 사용하는 등 다양성을 강화하는 전략은 상관 오류를 최소화하고 분산 감소를 최대화하는 데 도움이 된다.
미래 방향과 혁신
자동 앙상블 구성은 AutoML 프레임워크 내에 배깅을 통합하여 앙상블 설계 및 초매개변수 조정 프로세스를 자동화한다. 이를 통해 효율성이 향상되고 수동 개입 없이 배긴 구성이 최적화를 하는데, 설명 가능한 앙상블은 배닝의 의사 결정 프로세스를 해석하는 방법을 개발한다. SHAP 및 LIME과 같은 도구는 로컬 설명을 제공하는 반면, 집계된 통찰력은 앙상블 내의 기능 영향에 대한 전체적인 이해를 제공하는 데이터이며, 에너지 효율성에 대하여 환경에 미치는 영향을 최소화하기 위해 Green AI의 원칙에 맞춰 모델 압축과 보다 효율적인 알고리즘 개발을 통해 배닝의 계산 및 에너지 수요를 줄이는 데 중점을 둔다. 강화 학습 통합으로 앙상블 기반 RL에 배깅을 적용하여 정책 안정성과 탐색을 향상하는데, 앙상블 내의 다양한 정책은 탐사 능력을 향상하고 역동적인 환경에서 더욱 강력한 의사 결정을 내릴 수 있도록 해둔다.
의료 분야
헬스케어 애플리케이션 분야에서는 퇴원 후 30일 이내에 환자의 재입원율을 예측하는 데 중점을 둔다. 목표는 고위험 환자를 정확하게 식별하여 환자 결과를 개선하고 의료 비용을 줄이는 것이다. 데이터 세트 특성에는 인구통계, 병력, 치료 및 실험실 결과와 같은 기능을 갖춘 전자 건강 기록이 포함되며, 문제에는 클래스 불균형, 높은 차원성, 데이터 누락 등이 포함되며, 이를 위해서는 신중한 전처리 및 모델 처리가 필요하다. 구현 프로세스에는 데이터 전처리, SMOTE 및 Stratified Bagger와 같은 기술을 통한 클래스 불균형 해결, 하이퍼파라미터 조정을 통한 Bagged 앙상블 교육, 적절한 측정항목으로 모델 성능 평가, SHAP 값을 사용한 모델 해석 가능성 보장 등이 포함되고, 결과 분석은 정밀도, 재현율, F1-Score 및 ROC-AUC와 같은 고성능 지표를 보여준다. 주요 예측 기능에는 이전 입원, 만성 질환, 입원 기간 및 약물 준수가 포함되는데, SHAP 분석은 의료 개입에 대한 실행 가능한 통찰력을 제공하며, 배포 전략에는 실시간 위험 평가를 위해 병원 시스템 내에 배깅 모델을 통합하고, 정기적인 업데이트를 통해 모델 성능을 유지하며, 환자 치료의 규정 준수 및 공정성을 보장하기 위한 윤리 및 개인 정보 보호 문제 해결에 중점을 두고 있다.