728x90 ensemble learning2 [머신러닝] 앙상블 : 랜덤 포레스트 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.com랜덤 포레스트 랜덤 포레스트는 배깅의 대표적인 알고리즘이며, 일반적으로 배깅 방법(또는 페이스팅)을 적용한 결정 트리의 앙상블이다.※ 배깅: 같은 알고리즘으로 여러 개의 분류기를 만들어서 보팅으로 최종 결정하는 알고리즘. [배깅과 페이스팅 관련] [머신러닝] 앙상블: 투표 기반 분류기, 배깅과 페이스팅앙상블 학습 [머신러닝] 분류 - 앙상블 학.. 2024. 6. 27. [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
