앙상블 학습: 머신러닝의 힘을 결집시키다
2024. 2. 1.
1) 소개 앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 머신러닝 모델을 조합하여 하나의 강력한 모델을 만드는 기법입니다. 이 접근법은 단일 모델만을 사용할 때보다 더 정확하고 강력한 예측 성능을 발휘할 수 있습니다. 본 글에서는 앙상블 학습의 기본 원리, 주요 기법, 그리고 실제 적용 사례에 대해 탐구하겠습니다. 2) 본론 a. 앙상블 학습의 기본 개념 앙상블 학습의 정의와 중요성: 앙상블 학습은 다수의 학습 알고리즘을 결합하여 성능을 향상시키는 기법입니다. 이는 다양한 모델의 강점을 결합하고 약점을 상쇄함으로써, 보다 견고하고 일반화된 모델을 생성합니다. 작동 원리: 앙상블 학습은 일반적으로 '투표(voting)', '배깅(bagging)', '부스팅(boosting)'과 같은 방법을 사용합니..
