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Research/Machine Learning

Decision Tree 계열 알고리즘

by 곽동현 IMCOMKING 2017. 2. 13.

Random Forest

Random Forest는 feature space를 랜덤하게 쪼갠다음, 쪼개진 sub feature space를 다시 디시전 트리를 이용해 격자 형태의 decision boundary를 갖도록 분류한다. 이렇게 학습한 N개의 디시전 트리를 앙상블하여 최종 inference에 사용한다. 즉 추론할 때에는 데이터를 모든 디시전 트리에 집어넣고 클래시피케이션한 각각의 분류 결과를 majority voting(다수결) 하는 방식으로 최종 결정을 한다.


이처럼 랜덤포리스트는 앙상블기반의 분류기이므로 이론적으로, 그리고 실질적으로 오버피팅 문제를 적게 격는다.(물론 decision tree의 개수가 너무 적거나, 개별적인 decision tree의 depth가 지나치게 복잡할 경우 오버피팅이 심해질 수 있다.)



Gradient Boosting Tree
Gradient Boosting은 컴퓨터공학의 알고리즘에서 자주 등장하는 greedy 전략을 decision tree에 적용한 것이라고 볼 수 있다. (이와 반대로 divide&conquer전략을 적용한 예시가 random forest이다.)


Good materials : 이 자료를 5분만 읽으면 완벽하게 이해할 수 있다.
http://www.ccs.neu.edu/home/vip/teach/MLcourse/4_boosting/slides/gradient_boosting.pdf


간단히 요약하자면, Boosting은 기존 모델이 잘 맞추지 못한 데이터에 대해 additional model을 이용해서 모델의 표현력을 계속해서 높이는 방법이다. 기존 모델이 잘 못맞춘 데이터에 대한 정보를 전달하는 방법이 weight에 기반하면 Adaboost가 되고, error를 미분한 gradient에 기반하면 gradient boost가 된다.


Gradient Boosting 알고리즘의 경우 MLP를 예로 들면 그 학습 원리를 바로 이해할 수 있다. 만약 GB_MLP을 만든다면, 경우 먼저 1개의 히든 뉴런만 있는 3층짜리 MLP로 데이터를 학습한다. 그다음 error가 더이상 줄어들지 않으면, 새로운 히든 노드를 하나 추가하고 그 새로 추가된 노드의 weight를 같은 데이터로 다시 학습한다. 이를 error가 충분히 줄어들 때까지 계속 반복한다. 이 과정은 결국 하나의 히든 뉴런을 additional model로써 계속 추가하면서 표현력을 점진적으로 증가시키는 과정에 해당한다.


그런데 만약에 이걸 MLP가아니라, Decision tree를 사용하게 되면 Gradient Boosting Tree(GBTree)가 되는 것이다.


XGBoost tree의 경우, 이러한 과정을 GPU등을 이용해 가속화시켜 5배정도 더 빨리 학습하는 알고리즘이다.

Boosted Decision Tree의 경우 Loss가 미분이 불가능한 형태에서 Boosting을 하는 것으로, gradient descent가 아닌 다른 방법을 이용해서 학습을 시킨다.


Feature Importance
Decision Tree 알고리즘에서는 각각의 attribute가 얼마나 분류 성능에 영향을 미치는지, 즉 feature의 유용성을 판단할 수 있는 Feature Importance를 계산할 수 있다. 이를 계산하는 과정은 다음과 같다. 


우선 하나의 decision tree에서 각각의 attribute로 이루어진 split point들 마다 얼마나 트리의 성능이 올라가는지를 계산한다. 그리고 이때 얼마나 많은 데이터 instance가 그 split point(node)에 의해서 영향을 받는지 그 숫자만큼 가중치를 두어 성능 향상치를 계산하게 된다. (이때 성능 증가의 측정 방법에는 다양한 metric이 사용될 수 있다.) 


만약 앙상블 모델이라면(RandomForest 등) 이렇게 1개의 decision tree에서 계산된 feature importance를 모든 decision tree에 대해서 구하고, 그 평균을 내어 최종적으로 계산을 하게 된다.

그리고 보통의 경우 이 성능 측정으로는 Gini impurity(=Gini index) or Information Gain 둘중 한가지를 사용한다.

http://machinelearningmastery.com/feature-importance-and-feature-selection-with-xgboost-in-python/


Gini Impurity

수식적으로는 거의 Entropy와 유사하다. 다만 정보량의 평균을 이용해서 불확실성을 구한 것이 아니라, log를 씌우지 않은 확률값(p와 1-p를 이용)을 이용하여 불확실헝을 구했다고 보면 된다. 그래서 마찬가지로 가장 불확실성이 클 때 0.5가 되고, 가장 예측력이 높을 때 값이 0이 된다.

http://funnypr.tistory.com/entry/Random-forestGini-impurity

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