728x90 반응형 gradient boosting1 [기계학습] 9. 앙상블 학습의 이해, 랜덤 포레스트 모델의 이해 1. 앙상블 학습의 이해앙상블 학습은 여러 개의 학습 알고리즘을 결합하여 하나의 강력한 모델을 만드는 방법입니다. 이번 글에서는 앙상블 학습의 개념과 대표적인 기법인 부스팅과 스태킹에 대해 알아보겠습니다. 앙상블 학습의 개념앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 개의 모델(약한 학습기)을 결합하여 예측 성능을 향상시키는 기법입니다. 개별 모델이 가진 약점을 상호 보완하여 전체 모델의 성능을 높이는 것이 목표입니다. 앙상블 학습의 주요 장점은 모델의 안정성과 예측 성능을 향상시키는 것입니다. 주요 앙상블 기법배깅(Bagging) : 여러 모델을 병렬로 학습하고, 이들의 예측을 평균 또는 투표 방식으로 결합합니다. 대표적인 예로 랜덤 포레스트가 있습니다.부스팅(Boosting) : 여러 모델을.. 2024. 8. 20. 이전 1 다음 728x90 반응형
