본문으로 바로가기

강의

Python에서의 앙상블 기법

고급기술 수준

업데이트됨 2025. 10.

Python에서 bagging, boosting, stacking 등 앙상블 기법으로 고급·효과적인 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 학습합니다.

무료로 강의 시작

PythonMachine Learning

4시간

15 동영상

52 연습 문제

4,050 XP

12,927

성취 증명서

수천 개 기업의 학습자들이 사랑하는

팀을 교육하시나요?

비즈니스용으로 체험해 보세요

강의 설명

앙상블 학습의 멋진 세계로 뛰어들어 Machine Learning 여정을 이어가 보세요! 앙상블은 여러 개의 개별 알고리즘을 결합해 성능을 높이고, 다양한 산업 분야에서 대규모 복잡한 문제를 해결하는 흥미로운 Machine Learning 기법입니다. 온라인 Machine Learning 대회에서도 앙상블 기법이 자주 우승하곤 해요! 이 강의에서는 bagging, boosting, stacking 같은 고급 앙상블 기법을 자세히 다룹니다. scikit-learn, XGBoost, CatBoost, mlxtend와 같은 최신 Python Machine Learning 라이브러리를 사용해 실제 데이터셋에 적용해 볼 거예요.

선수 조건

Linear Classifiers in Python Machine Learning with Tree-Based Models in Python

1

여러 모델 결합하기

여러분이 만든 모델 중 어떤 것이 문제에 가장 잘 맞는지 고민하고 계신가요? 그 고민은 이제 그만하시고, 대신 전부 활용해 보세요! 이 장에서는 "Voting"과 "Averaging"을 사용해 여러 모델을 하나로 결합하는 방법을 배웁니다. 이를 활용해 Google Play 스토어 앱 평점 예측, 포켓몬이 전설 포켓몬인지 여부, 그리고 왕좌의 게임에서 어떤 캐릭터가 죽을지까지 예측해 볼 거예요!

Ensemble 방법 소개

Google 앱 데이터 탐색하기

앱 평점 예측하기

투표(Voting)

최적의 모델 선택하기

첫 번째 앙상블 구성하기

앙상블 성능 평가하기

평균 내기

웨스테로스로의 여정

GoT 사망 예측

Soft vs. hard voting

2

Bagging

Bagging은 랜덤 포레스트와 같은 강력한 Machine Learning 알고리즘의 기반이 되는 앙상블 방법입니다. 이 장에서는 해당 기법의 이론을 배우고, scikit-learn으로 직접 bagging 모델을 만들어 봅니다.

"약한" 모델의 강점

제한 없는 결정 트리와 제한된 결정 트리

"약한" 결정 트리

Bootstrap 집계(Bagging)

부트스트래핑으로 학습하기

Bagging 첫 시도

BaggingClassifier: 핵심과 실전

Bagging: scikit-learn 방식

Out-of-bag 점수 확인하기

Bagging 하이퍼파라미터: 실전 팁과 요령

UCI SECOM 데이터 탐색하기

더 복잡한 배깅 모델

Bagging 하이퍼파라미터 튜닝

3

Boosting

Boosting은 AdaBoost처럼 수상 경력이 있는 모델들을 포함하는 앙상블 학습 기법의 한 종류입니다. 이 장에서는 이 수상 경력 모델을 배우고, 이를 사용해 수상한 영화들의 매출을 예측해 봅니다! 또한 CatBoost와 XGBoost 같은 gradient boosting 알고리즘도 학습합니다.

점진적 학습의 효과

영화 데이터베이스 소개

영화 특성 살펴보기

영화 수익 예측하기

예상 수익에 대한 Boosting

Adaptive boosting: 수상 경력의 모델

첫 번째 AdaBoost 모델 만들기

트리 기반 AdaBoost 회귀

AdaBoost 최대한 활용하기

Gradient boosting

Google 앱 리뷰 다시 살펴보기

GBM으로 감성 분석하기

Gradient boosting의 다양한 방식

CatBoost로 영화 수익 예측하기

부스팅 대결: Light vs Extreme

4

Stacking

이제 쌓아 올리는 힘을 확인해 볼 시간이에요! 마지막 장에서는 stacking 앙상블 방법을 배웁니다. scikit-learn과 mlxtend 라이브러리를 사용해 구현하는 방법을 익혀요! North America 버섯의 식용 가능성을 예측해 보고, 더 발전된 접근 방식으로 Google 앱의 평점 예측도 다시 시도해 봅니다.

스태킹의 직관

mushroom 데이터셋 탐색하기

버섯 식용 가능성 예측하기

버섯 데이터에 K-최근접 이웃 적용하기

첫 번째 스택드 앙상블 만들기

스태킹으로 앱 평점 예측하기

스태킹 분류기 만들기

앱 평점을 위한 스태킹 예측

이번에는 mlxtend로 해봐요!

mlxtend로 처음 시도해 보기

스태킹으로 회귀 문제로 돌아가기

버섯: 생사를 가르는 문제

모든 기법을 하나로 앙상블하기

Python에서의 앙상블 기법

강의
완료

수료증 획득

LinkedIn 프로필, 이력서 또는 CV에 이 인증서를 추가하세요
소셜 미디어와 성과 평가에서 공유하세요지금 등록

19백만 명 이상의 학습자와 함께 Python에서의 앙상블 기법을(를) 시작하세요!

DataCamp for Mobile을 통해 데이터 분석 능력을 향상시키세요.

모바일 강좌와 매일 5분 코딩 챌린지를 통해 이동 중에도 학습 효과를 높이세요.