[머신러닝 이론] 규제 선형 모델 (Ridge, Lasso, ElasticNet)

회귀 모델은 적절히 데이터에 적합하면서도 회귀 계수가 기하급수적으로 커지는 것을 제어할 수 있어야 한다. 이전까지 선형 모델의 비용 함수는 RSS를 최소화하는, 즉 실제값과 예측값의 차이를 최소화하는 것만 고려했다. 단편적으로 고려하다보니 학습 데이터에 지나치게 맞추게 되고, 회귀 게수가 쉽게 커졌다. 이렇게 될 경우 변동성이 오히려 심해져서 테스트 데이터 셋에서는 예측 성능이 저하되기 쉽다. 이를 반영해 비용 함수는 학습 데이터의 잔차 오류 값을 최소로 하는 RSS 최소화 방법과 과적합을 방지하기 위해 회귀 계수 값이 커지지 않도록 하는 방법이 서로 균형을 이뤄야 한다.

 

회귀 계수의 크기를 제어해 과적합을 개선하려면 비용(Cost) 함수의 목표가 다음과 같이 $RSS(W) + alpha * ||W||_2^2$를 최소화하는 것으로 변경될 수 있다.

 

비용 함수 목표 = $Min(RSS(W) + alpha * ||W||_2^2)$

 

alpha는 학습 데이터 적합 정도와 회귀 계수 값을 크기 제어를 수행하는 튜닝 파라미터이다. 위 비용 함수 목표가 해당 식의 값을 최소화하는 W 벡터를 찾는 것일 때 alpha가 0 또는 매우 작은 값이라면 비용 함수 식은 기존과 동일한 $Min(RSS(W) + 0)$이 될 것이다. 반면에 alpha가 무한대 또는 매우 큰 값이라면 비용 함수 식은 $RSS(W)$에 비해 $alpha * ||W||_2^2$ 값이 너무 커지게 되므로 W 값을 0 또는 매우 작게 만들어야 Cost가 최소화되는 비용 함수 목표를 달성할 수 있다. 즉 alpha 값을 크게 하면 비용 함수는 회귀 계수 W의 값을 작게 해 과적합을 개선할 수 있으며 alpha 값을 작게 하면 회귀 계수 W의 값이 커져도 어느 정도 상쇄가 가능하므로 학습 데이터 적합을 더 개선할 수 있다.

 

즉, alpha를 0에서부터 지속적으로 값을 증가시키면 회귀 계수 값의 크기를 감소시킬 수 있다. 이처럼 비용 함수에 alpha 값으로 페널티를 부여해 회귀 계수 값의크기를 감소시켜 과적합을 개선하는 방식을 규제(Regularization)라고 부른다. 규제는 크게 L2 방식과 L1 방식으로 구분된다. L2 규제는 위에서 설명한 바와 같이 $alpha * ||W||_2^2$와 같이 W의 제곱에 대해 패널티를 부여하는 방식을 말한다. L2 규제를 적용한 회귀를 릿지(Ridge) 회귀라 한다. 라쏘(Lasso) 회귀는 L1 규제를 적용한 회귀이다. L1 규제는 $alpha * ||W||_1$와 같이 W의 절대값에 대해 패널티를 부여한다. L1 규제를 적용하면 영향력이 크지 않은 회귀 계수 값을 0으로 변환한다.

 

릿지 회귀 (Ridge Regression)

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릿지 회귀의 경우 회귀 계수를 0으로 만들지는 않는다.

 

라쏘 회귀 (Lasso Regression)

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회귀 계수가 0인 피처는 회귀 식에서 제외되면서 피처 선택의 효과를 얻을 수 있다.

 

엘라스틱넷 회귀 (ElasticNet Regression)

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엘라스틱넷 회귀는 L2 규제와 L1 규제를 결합한 회귀이다. 엘라스틱넷 회귀 비용함수의 목표는 $RSS(W) + alpha2 * ||W||_2^2 + alpha1 * ||W||_1$ 식을 최소화하는 W를 찾는 것이다. 엘라스틱넷은 라쏘 회귀가 서로 상관관계가 높은 피처들의 경우에 이들 중에서 중요 피처만을 선택하고 다른 피처들은 모두 회귀 계수를 0으로 만드는 성향이 강하다. 특히 이러한 특징으로 인해 alpha 값에 따라 회귀 계수의 값이 급격히 변동할 수도 있는데, 엘라스틱넷 회귀는 이를 완화하기 위해  L2 규제를 라쏘 회귀에 추가한 것이다. 반대로 엘라스틱넷 회귀의 단점은 L1과 L2 규제가 결합된 규제로 인해 수행시간이 상대적으로 오래 걸린다는 것이다.

 

엘라스틱넷 회귀는 사이킷런 ElasticNet 클래스를 통해 구현할 수 있으며 해당 클래스의 주요 파라미터인 alpha와 l1_ratio중 alpha는 Ridge와 Lasso 클래스에서 사용되는 alpha 값과는 다르다. 엘라스틱넷 규제는 a * L1 + b * L2로 정의될 수 있으며, 이 때 a는 L1 규제의 alpha값, b는 L2 규제의 alpha 값이다. 따라서 ElasticNet 클래스의 alpha 파라미터 값은 a + b 값이다. ElasticNet 클래스의 l1_ratio 파라미터 값은 a / (a + b)이다. l1_ratio가 0이면 a가 0이므로 L2 규제와 동일하고, l1_ratio가 1이면 b가 0이므로 L1 규제와 동일하다.

 

정리

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규제 선형 회귀의 가장 대표적인 기법인 릿지, 라쏘, 엘라스틱넷 회귀가 있고, 이들 중 어떤 것이 가장 좋은지는 상황에 따라 다르다. 각각의 알고리즘에서 하이퍼 파라미터를 변경해 가면서 최적의 예측 성능을 찾아내야 한다. 하지만 선형 회귀의 경우 최적의 하이퍼 파라미터를 찾아내는 것 못지않게 먼저 데이터 분포도의 정규화와 인코딩 방법이 매우 중요하다.

 

Reference

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[1] 파이썬 머신러닝 완벽가이드