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[ML] 앙상블(Ensemble Learning) - Voting, Bagging, Boosting
AI/Machine Learning 2021. 10. 18. [ML] 앙상블(Ensemble Learning) - Voting, Bagging, Boosting 포스트 순서가 역순으로 거슬러 올라가는 것 같지만ㅜㅠ 여러 분류기들을 다루는 김에 앙상블의 종류에 대해 정리해보려고 한다. 앙상블 학습(ensemble learning)이란 무엇인가? 여러 개의 '약한 모델'(보통 weak learner라고 통칭한다)을 생성하고 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 기법이다. 어떤 모델을 어떻게 쌓느냐에 따라 통상적으로 세 가지 방법으로 나뉜다. Voting 방식 서로 다른 알고리즘을 가진 모델을 병렬로 결합한다. 최종 output이 continuous value이면(회귀) 각 모델의 예측값을 더해 평균을 냄으로써 앙상블 모델의 출력을 얻을 수 있다. 반면 최종 output이 class label이면(분류) 다음과 같은 두 방식 중 하나를 선택해서 결..

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