bootstratp aggregating1 앙상블 기법(Ensemble Method) - Bagging 📚 Bagging (Bootstrap Aggregating) 일반적으로 단일 weak learner를 사용하면 충분한 성능을 확보하기 어렵다. 따라서 앙상블 기법(Ensemble method)은 여러 개의 weak learner를 결합하여 stronger learner를 생성한다. 앙상블 방법에는 Bagging과 Boosting이 있다. 이 포스트에서는 Bagging 방식에 대해서 정리한다. 배깅은 학습 데이터에서 sub-sampling을 진행해서 여러 개의 하위 샘플을 생성하고, 각 샘플들에 대해서 DT를 만들어서 예측을 진행하고 결과를 종합한다. 여러 개의 모델을 결합하기 때문에 과적합 가능성이 감소하고 모델의 일반화 가능성이 증가한다는 장점이 있다. 대표적으로 Random Forest 기법이 배깅 .. 2022. 5. 24. 이전 1 다음
