AI기록장

앙상블 학습(Ensemble Learning) 앙상블 학습이란? 앙상블 학습(Ensemble Learning)을 통한 분류는 여러 개의 분류기(Classifier)를 생성하고, 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 기법임 어려운 문제의 결론을 내기 위해 여러 명의 전문가로 위원회를 구성해 다양한 의견을 수렴하고 결정하듯이 앙상블 학습의 목표는 다양한 분류기의 예측 결과를 결합함으로써 단일 분류기보다 신뢰성이 높은 예측값을 얻는 것이다. 앙상블 유형 일반적으로 보팅(Voting), 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting)으로 구분할 수 있으며, 이외에 스태킹(Stacking)등의 기법이 있다. 대표적 배깅은 랜덤포레스트 알고리즘이 있으며, 부스팅은 에이다 부스팅, 그래디언트 부스..