728x90 하드 보팅1 [머신러닝] 앙상블: 투표 기반 분류기, 배깅과 페이스팅 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.com투표 기반 분류기 - 직접 투표(hard voting) 더 좋은 분류기를 만드는 매우 간단한 방법은 각 분류기의 예측을 집계하는 것인데, 가장 많은 표를 얻은 클래스가 앙상블의 예측이 되며, 이렇게 다수결 투표로 정해지는 분류기를 직접 투표 (하드 보팅, hard voting) 분류기라고 한다.이 다수결 투표 분류기가 앙상블에 포함된 개별 분류기 중 가장 뛰어난 것보다도 정확도가 높은.. 2024. 11. 15. 이전 1 다음 728x90
