파이썬 머신러닝에서 과적합과 과소적합 대처 방법

과적합

파이썬 머신러닝 모델 과적합 & 과소적합 해결 전략: 완벽 가이드

머신러닝 모델을 훈련시키는 과정에서 흔히 마주치는 문제 중 하나가 바로 과적합(Overfitting)과 과소적합(Underfitting)입니다. 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞아 새로운 데이터에 대해서는 예측 성능이 떨어지는 현상을 과적합이라고 하며, 반대로 훈련 데이터에 제대로 학습하지 못해 새로운 데이터에도 예측 성능이 좋지 않은 경우를 과소적합이라고 합니다.

과적합과 과소적합은 머신러닝 모델의 성능을 저해하는 주요 원인이기 때문에 이를 해결하는 것이 매우 중요합니다. 이 글에서는 파이썬 머신러닝에서 과적합과 과소적합을 진단하고 해결하는 방법을 자세히 알아보겠습니다.

1, 과적합과 과소적합: 개념 이해

1.1 과적합 (Overfitting)

과적합은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 너무 잘 맞아 훈련 데이터에 없는 새로운 데이터에 대해서는 예측력이 떨어지는 현상입니다. 마치 학생이 시험 문제만 암기해서 시험은 잘 보지만 실제 문제 해결 능력은 부족한 것과 같습니다.

과적합의 예시:

• 주택 가격 예측 모델이 과적합되면 훈련 데이터에 있는 특정 주택의 특징만 학습하여 새로운 주택의 가격을 정확히 예측하지 못할 수 있습니다.
• 이미지 분류 모델이 과적합되면 훈련 데이터에 있는 특정 이미지의 특징만 학습하여 새로운 이미지를 정확히 분류하지 못할 수 있습니다.

과적합의 원인:

• 훈련 데이터가 너무 적거나 데이터의 다양성이 부족할 때
• 모델의 복잡도가 너무 높아 모델이 훈련 데이터의 노이즈까지 학습할 때
• 특성(feature)의 수가 너무 많거나 불필요한 특성이 포함될 때

1.2 과소적합 (Underfitting)

과소적합은 머신러닝 모델이 훈련 데이터에 제대로 학습하지 못해 새로운 데이터에 대한 예측 성능이 떨어지는 현상입니다. 마치 학생이 시험 범위를 제대로 공부하지 않아 시험에서 좋은 성적을 받지 못하는 것과 같습니다.

과소적합의 예시:

• 주택 가격 예측 모델이 과소적합되면 훈련 데이터에 있는 주택의 특징을 충분히 학습하지 못해 새로운 주택의 가격을 제대로 예측하지 못할 수 있습니다.
• 이미지 분류 모델이 과소적합되면 훈련 데이터에 있는 이미지의 특징을 충분히 학습하지 못해 새로운 이미지를 제대로 분류하지 못할 수 있습니다.

과소적합의 원인:

• 훈련 데이터가 너무 적거나 데이터의 품질이 낮을 때
• 모델의 복잡도가 너무 낮아 모델이 훈련 데이터의 패턴을 충분히 학습하지 못했을 때
• 중요한 특성(feature)이 누락되었을 때

2, 과적합 & 과소적합 진단 방법

과적합과 과소적합을 진단하는 가장 일반적인 방법은 훈련 데이터 세트와 검증 데이터 세트의 성능을 비교하는 것입니다.

• 훈련 데이터 세트: 모델을 학습시키는 데 사용하는 데이터입니다.
• 검증 데이터 세트: 모델의 성능을 평가하는 데 사용하는 데이터입니다.

과적합은 훈련 데이터 세트의 성능은 높지만 검증 데이터 세트의 성능이 낮은 경우 발생합니다. 과소적합은 훈련 데이터 세트와 검증 데이터 세트 모두 성능이 낮은 경우 발생합니다.

예시:

• 과적합: 훈련 데이터 정확도 99%, 검증 데이터 정확도 70% -> 과적합 발생
• 과소적합: 훈련 데이터 정확도 60%, 검증 데이터 정확도 50% -> 과소적합 발생

2.1 시각화를 통한 진단

학습 곡선 (Learning Curve)을 활용하면 과적합과 과소적합을 시각적으로 확인할 수 있습니다. 학습 곡선은 훈련 데이터 크기에 따른 모델의 성능 변화를 보여주는 그래프입니다.

• 과적합: 훈련 데이터 세트의 성능은 높지만 검증 데이터 세트의 성능은 낮고, 훈련 데이터 크기가 증가해도 검증 데이터 세트 성능이 크게 향상되지 않습니다.
• 과소적합: 훈련 데이터 세트의 성능과 검증 데이터 세트의 성능이 모두 낮으며, 훈련 데이터 크기가 증가해도 성능이 크게 향상되지 않습니다.

2.2 모델 평가 지표 활용

정확도 (Accuracy), 정밀도 (Precision), 재현율 (Recall), F1 점수 (F1-score)와 같은 모델 평가 지표를 사용하여 과적합과 과소적합을 더 자세히 분석할 수 있습니다.

• 과적합: 훈련 데이터 세트의 평가 지표 값은 높지만 검증 데이터 세트의 평가 지표 값은 낮습니다.
• 과소적합: 훈련 데이터 세트의 평가 지표 값과 검증 데이터 세트의 평가 지표 값 모두 낮습니다.

3, 과적합 & 과소적합 해결 전략

3.1 과적합 해결 전략

과적합은 모델이 훈련 데이터에 너무 집중하여 새로운 데이터에 대한 일반화 능력을 잃는 현상입니다. 과적합을 해결하기 위한 몇 가지 전략은 다음과 같습니다.

1, 데이터 증강 (Data Augmentation)

• 데이터 증강은 기존 데이터에서 새로운 데이터를 생성하는 방식입니다. 이미지 데이터의 경우 회전, 반전, 확대/축소 등의 방식으로 새로운 데이터를 생성할 수 있습니다.
• 데이터 증강을 통해 훈련 데이터의 다양성을 높여 모델이 과적합되는 것을 방지할 수 있습니다.

2, 정규화 (Regularization)

• 정규화는 모델의 복잡도를 제한하여 과적합을 방지하는 기술입니다.
• L1 정규화 (Lasso)와 L2 정규화 (Ridge)가 가장 널리 사용되는 정규화 기법입니다.
• L1 정규화: 모델의 가중치를 0에 가깝게 만듭니다.
• L2 정규화: 모델의 가중치를 작게 만듭니다.

3, 조기 종료 (Early Stopping)

• 조기 종료는 검증 데이터 세트에서 성능이 향상되지 않으면 훈련을 중단하는 방법입니다.
• 검증 데이터 세트의 성능이 더 이상 향상되지 않으면 모델이 과적합되고 있음을 의미하므로 훈련을 중단하여 과적합을 방지할 수 있습니다.

4, 특성 선택 (Feature Selection)

• 특성 선택은 모델에 사용할 특성을 선택하는 과정입니다.
• 불필요한 특성을 제거하면 모델의 복잡도를 줄이고 과적합을 방지할 수 있습니다.

5, 모델 복잡도 조정 (Model Complexity)

• 모델의 복잡도를 낮추면 과적합을 방지할 수 있습니다.
• 예를 들어, 신경망 모델의 경우 은닉층의 수나 뉴런의 수를 줄일 수 있습니다.

3.2 과소적합 해결 전략

과소적합은 모델이