728x90 반응형 Adaboost1 앙상블 학습 방법 - Random Forest, AdaBoost, 본 포스팅에서는 앙상블 학습 방법 중 bagging과 boosting에 대해 설명하고 해당 방법 중 대표 격인 방법들을 설명하고자 합니다. Bagging vs Boosting ensemble learning은 서로 다른 모델들의 결과들을 고려 및 종합하여 보다 유연하고 데이터에 덜 민감하도록 구성해 줍니다. 결국에는 모델이 데이터에 less bias, less variance 하도록 하는 게 주목적이라고 보시면 됩니다. 두가지 유명한 앙상블 방법으로는 크게 bagging과 boosting이 있습니다. Bagging : 병렬적인 방법으로 각 모델이 데이터의 랜덤 한 서브 데이터셋으로 학습됩니다. Boosting : Bagging과는 반대의 개념으로 직렬적이며, 각 모델이 이전 모델의 오류로부터 학습이 됩니.. 2023. 2. 28. 이전 1 다음 728x90 반응형
