배깅1 지도학습 : 결정트리의 앙상블 지도학습의 머신러능 알고리즘에 대해 알아보고 정리를 해보았다. 출처는 아래 남겨두었다. 결정트리에 대한 내용은 생략한다. 4.결정트리의 앙상블 4.1. 앙상블 앙상블(ensemble)은 여러 개의 모형을 만들어 각 모형의 예측을 다수결이나 평균하는 방법이다. 하나의 모형만을 학습시키는 것보다 대체로 나은 결과를 보여준다. 대표적으로 배깅(bagging), 부스팅(boosting) 방법이 있다. 머신러닝 모델과 결합하여 강력한 성능을 낸다. 4.1.1. 배깅 Bagging은 Bootstrap Aggregation의 약자이다. 배깅은 샘플을 여러 번 뽑아(Bootstrap) 각 모델을 학습시켜 결과물을 집계(Aggregration)하는 방법이다. 이를 활용한 모델이 랜덤포레스트이다. 4.1.2. 부스팅(Bo.. 2020. 4. 15. 이전 1 다음
