AI/MachineLearning
앙상블 기법
앙상블 기법이란? - 과적합 방지 및 더 높은 성능의 결과를 도출하도록 여러 모델을 활용하는 기법 - Voting(투표), Bagging(Bootstrap Aggregating), Boosting Voting(투표) - 여러 모델의 예측 결과값을 활용하여 투표를 통해 최종 예측값 결정 - 결과가 직관적이며 해석이 쉽고, 평균, 다수결 채택 등의 간단한 연산을 사용함 Bagging(Bootstrap Aggregating) - Bootstrap + Aggregating - 복원 추출을 통해 랜덤 추출한 데이터 셋을 생성하고, 각 데이터를 모델 학습하여 결합한 후, 학습된 모델의 예측 변수를 활용하여 최종 모델을 생성하는 방법 - Bootstrap을 활용한 랜덤 샘플링으로 과적합(Overfitting) 방지 ..
