소품집

10장 (Ensembles) Summary 앙상블은 조화, 통합을 의미합니다. 어떤 데이터의 값을 예측한다고 할 때, 보통은 하나의 모델을 사용하는데요. 이와 달리 앙상블 모델은 여러개의 모델을 학습시켜 그 모델의 예측결과를 통합하여 예측값을 높이는데에 이용됩니다. 앙상블 학습은 여러 개의 DT(Decision Tree)를 결합하여 하나의 모델을 사용했을 때 보다 더 높은 성능을 내게 학습합니다. 앙상블의 기법 중 많이 사용되는 학습방법은 Bagging Boosting ECOC (Error-correcting output coding) Stacking 등이 있습니다. 부스팅 (Boosting) 부스팅은 가중치를 활용하여 약 분류기 → 강 분류기로 학습하는 과정이 진행됩니다. 처음 모델이 예측을 하면 그 ..