앙상블1 [머신러닝] 앙상블(Ensemble) 앙상블의 정의 앙상블이란 여러 약한 분류기들을 결합하여 강 분류기로 만드는 것입니다. 여러 개의 분류기(Classifier)를 생성하고 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 기법입니다. 앙상블 학습의 유형은 전통적으로 보팅(Voting), 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting)의 세가지로 나눌 수 있으며, 이외에도 스태킹을 포함한 다양한 앙상블 기법이 있습니다. 보팅(Voting) 보팅이란 서로 다른 알고리즘을 가진 분류기를 결합하는 것입니다. 보팅 방법에는 두 가지가 있습니다. 하드 보팅과 소프트 보팅입니다. 하드 보팅을 이용한 분류는 다수결 원칙과 비슷합니다. 다수의 분류기가 결정한 예측값을 최종 보팅 결괏값으로 선정하는 것입니다. 소프트 보팅은 분류기들의 레이블 값 결정.. 2022. 5. 6. 이전 1 다음
