728x90 부스팅2 [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 학습(Ensemble Learning) 앙상블 학습(Ensemble Learning) 많은 사람에게 복잡한 질문을 하고 대답을 모은다고 가정할 경우, 많은 경우 이렇게 모은 답이 전문가의 답보다 낫다 (대중의 지혜). 이와 비슷하게 일련의 예측기(분류나 회귀 모델)로부터 예측을 수집하면 가장 좋은 모델 하나보다 더 좋은 예측을 얻을 수 있을 것이다.여기서 일련의 예측기를 앙상블이라고 부르며, 위와 같은 예측을 수집하는 작업을 앙상블 학습이라고 하며, 앙상블 학습 알고리즘을 앙상블 방법이라고 한다. 앙상블 학습을 통한 분류는,여러 개의 분류기를 생성하고 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 기법을 말한다. 앙상블 학습의 목표는,다양한 분류기의 예측 결과를 결합함으로써 단일 분류기보다 신뢰성이 높은 예측값을 얻는 것이다. [앙.. 2024. 6. 27. 이전 1 다음 728x90
