하이퍼파라미터 튜닝 외 모델 성능 향상시키는 방법

1. 데이터 전처리(Data Preprocessing)

• 설명: 모델의 성능은 입력 데이터의 품질에 크게 좌우된다. 데이터의 전처리는 모델이 데이터를 더 잘 이해하고 학습할 수 있도록 도와준다.
• 방법:
  • 데이터 정규화/표준화: 입력 데이터의 스케일을 맞춰 모델이 특정 특징에 과도하게 의존하지 않도록 한다.
  • 결측치 처리: 결측값을 적절히 처리하거나 제거하여 모델의 예측 성능을 저하시키지 않도록 한다.
  • 특징 엔지니어링(Feature Engineering): 중요한 특징을 새롭게 만들거나, 불필요한 특징을 제거하여 데이터의 품질을 높인다.
• 효과: 데이터의 품질이 개선되면 모델이 더 잘 학습할 수 있고, 오버피팅(overfitting)이나 언더피팅(underfitting)을 줄일 수 있다.

2. 특징 선택(Feature Selection)

• 설명: 모든 특징이 모델 학습에 유익하지는 않다. 오히려 불필요하거나 관련 없는 특징은 모델의 성능을 떨어뜨릴 수 있다.
• 방법:
  • 통계적 방법: 피어슨 상관 계수, 카이제곱 검정 등을 사용해 특징 간의 상관 관계를 분석하고, 중요하지 않은 특징을 제거한다.
  • 모델 기반 방법: 트리 기반 모델이나 L1 정규화를 사용하여 중요하지 않은 특징을 선택적으로 제거한다.
• 효과: 중요한 특징만 사용함으로써 모델의 복잡성을 줄이고, 학습 속도를 높이며, 성능을 개선할 수 있다.

3. 모델 앙상블(Model Ensemble)

• 설명: 앙상블은 여러 모델의 예측 결과를 결합하여 하나의 예측 결과를 만드는 기법이다. 다양한 모델의 강점을 결합해 더 강력한 성능을 낼 수 있다.
• 방법:
  • 배깅(Bagging): 여러 모델을 독립적으로 학습시킨 후, 이들의 예측을 평균하여 최종 예측을 만드는 방법이다. 대표적으로 랜덤 포레스트가 있다.
  • 부스팅(Boosting): 이전 모델의 오류를 보정해가며 새로운 모델을 학습시키는 방법이다. 대표적으로 XGBoost, LightGBM 등이 있다.
  • 스태킹(Stacking): 여러 모델의 예측을 입력으로 받아 또 다른 메타 모델이 최종 예측을 하도록 하는 방법이다.
• 효과: 앙상블은 모델의 예측 안정성을 높이고, 일반화 성능을 개선할 수 있다.

4. 교차 검증(Cross-Validation)

• 설명: 교차 검증은 데이터셋을 여러 개의 폴드로 나누어 여러 번 학습과 평가를 반복하는 방법이다. 이를 통해 모델이 특정 데이터에 과적합되지 않도록 할 수 있다.
• 방법:
  • K-폴드 교차 검증: 데이터를 K개의 폴드로 나누고, 각 폴드마다 모델을 학습한 후 평균 성능을 평가한다.
  • 스트래티파이드 K-폴드: 클래스 불균형 문제를 해결하기 위해, 각 폴드에 동일한 비율로 클래스를 분포시키는 방식으로 교차 검증을 수행한다.
• 효과: 교차 검증은 모델의 일반화 성능을 보다 신뢰성 있게 평가하고, 과적합을 방지하는 데 도움이 된다.

5. 정규화(Regularization)

• 설명: 정규화는 모델의 복잡성을 줄여 과적합을 방지하기 위해 사용하는 방법이다. 모델이 너무 복잡해지지 않도록 패널티를 부여한다.
• 방법:
  • L1 정규화(Lasso): 모델의 일부 계수를 0으로 만들어, 자동으로 특징 선택의 효과를 얻는다.
  • L2 정규화(Ridge): 모델의 계수를 줄여 과적합을 방지한다.
  • ElasticNet: L1과 L2 정규화를 결합한 방법으로, 두 가지의 장점을 모두 활용할 수 있다.
• 효과: 정규화는 모델의 과적합을 줄이고, 성능을 향상시키는 데 도움이 된다.

6. 데이터 증강(Data Augmentation)

• 설명: 특히 이미지, 텍스트 등의 데이터를 다룰 때 데이터 증강 기법을 통해 학습 데이터의 다양성을 늘려 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있다.
• 방법:
  • 이미지 증강: 이미지 회전, 크기 조정, 노이즈 추가 등을 통해 학습 데이터셋을 확장한다.
  • 텍스트 증강: 단어 교체, 문장 구조 변형 등을 통해 텍스트 데이터를 변형한다.
• 효과: 데이터 증강을 통해 데이터의 다양성을 높이고, 모델이 다양한 상황에서 잘 작동하도록 도울 수 있다.

7. 모델 아키텍처 개선

• 설명: 신경망 모델의 경우, 네트워크의 구조(예: 레이어의 수, 노드의 수 등)를 최적화하는 것이 중요하다.
• 방법:
  • 레이어 추가/제거: 필요한 경우 레이어를 추가하거나 제거하여 모델의 복잡성을 조절한다.
  • 드롭아웃(Dropout): 학습 중 일부 노드를 무작위로 비활성화해 모델의 일반화 성능을 높인다.
• 효과: 모델 구조를 최적화함으로써 성능을 개선하고, 과적합을 방지할 수 있다.