머신러닝: 인스턴스 기반 학습 방법 완벽 분석

🧠 인스턴스 기반 학습 방법 소개

인스턴스 기반 학습 (Instance-Based Learning)은 기계 학습의 한 종류로, 훈련 데이터를 단순히 저장하고 새로운 데이터 포인트가 주어질 때 유사한 인스턴스를 찾아 예측을 수행하는 방식이다. 이 방법은 모델을 명시적으로 학습하는 대신 훈련 데이터를 활용하여 예측을 수행하므로, '게으른 학습 (Lazy Learning)'이라고도 불린다. 주요 특징은 다음과 같다:

• 게으른 학습 (Lazy Learning): 훈련 단계에서 모델을 구축하지 않고, 예측 시점에 데이터를 처리한다.
• 비모수적 (Non-parametric): 데이터에 대한 어떠한 가정도 하지 않으며, 데이터 자체에 의존한다.
• 메모리 기반 (Memory-Based): 훈련 데이터를 메모리에 저장하여 사용한다.

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🔑 주요 인스턴스 기반 학습 방법

1. K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, KNN)

KNN은 가장 널리 사용되는 인스턴스 기반 학습 방법 중 하나이다. 새로운 데이터 포인트와 가장 가까운 K개의 훈련 데이터 포인트를 찾아, 이웃들의 레이블을 기반으로 예측한다. K 값은 모델의 성능에 큰 영향을 미치며, 적절한 값을 선택하는 것이 중요하다.

알고리즘:

1. 거리 계산 (Distance Calculation): 새로운 데이터 포인트와 모든 훈련 데이터 포인트 간의 거리를 계산한다. 일반적으로 유클리드 거리 (Euclidean distance) 또는 맨해튼 거리 (Manhattan distance)를 사용한다.
2. K-최근접 이웃 선택 (K-Nearest Neighbors Selection): 계산된 거리를 기준으로 가장 가까운 K개의 이웃을 선택한다.
3. 예측 (Prediction): 분류 문제의 경우, K개의 이웃 중 가장 많은 레이블을 선택한다 (다수결 투표). 회귀 문제의 경우, K개의 이웃 레이블의 평균값을 사용한다.

Python 예시:

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

# 데이터 로드
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# KNN 모델 생성 및 학습
knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=5) # K=5
knn.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = knn.predict(X_test)

# 정확도 평가
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

장점:

• 간단하고 구현하기 쉽다.
• 비선형 데이터에도 잘 작동한다.
• 새로운 데이터에 대한 빠른 예측이 가능하다.

단점:

• 계산 비용이 많이 든다 (특히 대용량 데이터).
• K 값 선택에 따라 성능이 크게 달라진다.
• 고차원 데이터에 취약하다 (차원의 저주).

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2. 방사형 기저 함수 네트워크 (Radial Basis Function Network, RBFN)

RBFN은 인공 신경망의 한 종류로, 인스턴스 기반 학습의 특징을 가지고 있다. 입력 데이터를 방사형 기저 함수 (Radial Basis Function)를 사용하여 변환하고, 변환된 데이터를 기반으로 예측을 수행한다.

알고리즘:

1. 중심점 선택 (Centroid Selection): 훈련 데이터에서 중심점을 선택한다 (예: K-평균 알고리즘).
2. 방사형 기저 함수 적용 (Radial Basis Function Application): 각 입력 데이터 포인트에 대해 선택된 중심점과의 거리를 계산하고, 방사형 기저 함수를 적용하여 값을 변환한다 (예: 가우시안 함수).
3. 가중치 학습 (Weight Learning): 변환된 데이터와 목표값 간의 관계를 학습하기 위해 가중치를 계산한다.
4. 예측 (Prediction): 새로운 데이터 포인트에 대해 중심점과의 거리를 계산하고, 방사형 기저 함수를 적용하여 값을 변환한다. 변환된 값에 학습된 가중치를 곱하고, 그 합을 계산하여 예측 값을 얻는다.

Python 예시 (간략화된 예시):

import numpy as np
from sklearn.cluster import KMeans

# 가우시안 방사형 기저 함수
def gaussian_rbf(x, center, sigma):
    return np.exp(-((x - center)**2) / (2 * sigma**2))

# 간단한 RBFN 구현
class RBFN:
    def __init__(self, n_centers, sigma):
        self.n_centers = n_centers
        self.sigma = sigma
        self.centers = None
        self.weights = None

    def fit(self, X, y):
        # K-means를 사용하여 중심점 찾기
        kmeans = KMeans(n_clusters=self.n_centers, random_state=0, n_init=10).fit(X)
        self.centers = kmeans.cluster_centers_

        # RBF 변환
        R = np.array([[gaussian_rbf(x, center, self.sigma) for center in self.centers] for x in X])

        # 가중치 계산 (선형 회귀)
        self.weights = np.linalg.inv(R.T @ R) @ R.T @ y

    def predict(self, X):
        R = np.array([[gaussian_rbf(x, center, self.sigma) for center in self.centers] for x in X])
        return R @ self.weights

장점:

• 비선형 문제에 효과적이다.
• 학습 속도가 빠르다.

단점:

• 중심점 선택과 방사형 기저 함수의 파라미터 (예: sigma)를 조정해야 한다.
• 고차원 데이터에 취약하다.

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3. 가중치 기반의 인스턴스 기반 학습 (Weighted Instance-Based Learning)

가중치 기반의 인스턴스 기반 학습은 KNN과 유사하지만, 각 이웃의 기여도에 가중치를 부여하는 방식이다. 이웃과의 거리가 가까울수록 더 큰 가중치를 부여하여, 예측에 더 큰 영향을 미치도록 한다.

알고리즘:

1. 거리 계산: KNN과 동일하게 거리 계산을 수행한다.
2. 가중치 계산 (Weight Calculation): 거리에 반비례하는 가중치를 계산한다 (예: 거리의 역수 또는 지수 함수 사용).
3. 예측: 가중치를 고려하여 이웃 레이블의 가중 평균을 계산한다.

Python 예시 (가중치 적용 KNN):

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
import numpy as np

# 가중치 기반 KNN
class WeightedKNN:
    def __init__(self, n_neighbors, weights='distance'):
        self.knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=n_neighbors, weights=weights)

    def fit(self, X, y):
        self.knn.fit(X, y)

    def predict(self, X):
        return self.knn.predict(X)

# 예시 사용
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import load_iris

# 데이터 로드
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 데이터 분할
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 가중치 KNN 모델 생성 및 학습
weighted_knn = WeightedKNN(n_neighbors=5, weights='distance')  # 'distance'는 거리에 반비례하는 가중치
weighted_knn.fit(X_train, y_train)

# 예측
y_pred = weighted_knn.predict(X_test)

# 정확도 평가
from sklearn.metrics import accuracy_score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

장점:

• KNN보다 더 정확한 예측을 제공할 수 있다.
• 가까운 이웃에 더 큰 영향을 부여하여 노이즈에 덜 민감하다.

단점:

• KNN과 유사한 단점을 가진다 (계산 비용, K 값 선택, 고차원 데이터).

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💡 인스턴스 기반 학습 방법의 선택 및 고려 사항

인스턴스 기반 학습 방법을 선택할 때는 다음과 같은 사항을 고려해야 한다:

• 데이터 크기: 훈련 데이터가 클수록 메모리 사용량이 증가하므로, 대용량 데이터의 경우 계산 비용을 고려해야 한다.
• 데이터의 특징: 데이터의 특징 (예: 선형성, 비선형성, 차원)에 따라 적합한 방법을 선택해야 한다.
• 성능 요구 사항: 예측 정확도, 계산 속도, 메모리 사용량 등 성능 요구 사항에 따라 적절한 방법을 선택해야 한다.
• 파라미터 튜닝: KNN의 K 값, RBFN의 중심점 및 sigma 값 등 파라미터 튜닝이 필요하다.

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📝 핵심 용어 정리

• 인스턴스 기반 학습 (Instance-Based Learning): 훈련 데이터를 저장하고 유사한 인스턴스를 찾아 예측하는 방식.
  • (Korean: 인스턴스 기반 학습)
  • (English: Instance-Based Learning)
• K-최근접 이웃 (K-Nearest Neighbors, KNN): 가장 가까운 K개의 이웃을 찾아 예측하는 방법.
  • (Korean: K-최근접 이웃)
  • (English: K-Nearest Neighbors, KNN)
• 방사형 기저 함수 네트워크 (Radial Basis Function Network, RBFN): 방사형 기저 함수를 사용하여 데이터를 변환하고 예측하는 인공 신경망.
  • (Korean: 방사형 기저 함수 네트워크)
  • (English: Radial Basis Function Network, RBFN)
• 게으른 학습 (Lazy Learning): 훈련 시 모델을 구축하지 않고 예측 시 데이터를 처리하는 학습 방식.
  • (Korean: 게으른 학습)
  • (English: Lazy Learning)
• 유클리드 거리 (Euclidean Distance): 두 점 사이의 직선 거리를 측정하는 방법.
  • (Korean: 유클리드 거리)
  • (English: Euclidean Distance)
• 가중치 (Weight): 각 이웃의 기여도를 나타내는 값.
  • (Korean: 가중치)
  • (English: Weight)
• 차원의 저주 (Curse of Dimensionality): 데이터의 차원이 증가함에 따라 모델의 성능이 저하되는 현상.
  • (Korean: 차원의 저주)
  • (English: Curse of Dimensionality)