728x90 부스팅 알고리즘2 [머신러닝] 앙상블 : AdaBoost 앙상블 학습 [머신러닝] 분류 - 앙상블 학습(Ensemble Learning)앙상블 학습(Ensemble Learning) 앙상블 학습을 통한 분류는,여러 개의 분류기를 생성하고 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 기법을 말한다. 앙상블 학습의 목표는,다양한puppy-foot-it.tistory.com에이다 부스트 (AdaBoost) ◆ 부스팅(Boosting):부스팅은 약한 학습기를 여러 개 연결하여 강한 학습기를 만드는 앙상블 방법을 말하며, 앞의 모델을 보완해 나가면서 일련의 예측기를 학습시키는 것이다. ◆ AdaBoost 개념- 에이다부스트는 Adaptive + Boosting 로 만들어진 단어이며, 알고리즘의 정의를 살펴보면 아래와 같다.약한 분류기(weak classi.. 2024. 11. 15. [머신러닝] 앙상블 : GBM 앙상블 학습(Ensemble Learning) [파이썬] 분류: 앙상블 학습(Ensemble Learning) - 1시작에 앞서해당 내용은 ' 권철민 지음. 위키북스' 를 토대로 작성되었습니다. 보다 자세한 내용은 해당 서적에 상세히 나와있으니 서적을 참고해 주시기 바랍니다.앙상블 학습(Ensemble Learning) puppy-foot-it.tistory.com부스팅 알고리즘 부스팅 알고리즘: 여러 개의 약한 학습기를 순차적으로 학습-예측 하면서 잘못 예측한 데이터에 가중치 부여를 통해 오류를 개선해 나가면서 학습하는 방식. [부스팅의 대표적인 구현]- AdaBoost: 오류 데이터에 가중치를 부여하면서 부스팅을 수행하는 대표적인 알고리즘- GBM: AdaBoost와 유사하나, 가중치 업데이트를 경사.. 2024. 6. 30. 이전 1 다음 728x90
