35. [ADsP 시험 대비/3과목]앙상블 기법의 기초와 이점: 배깅, 부스팅, 스태킹 소개

안녕하세요! '데이터'의 정점, 피크코더입니다. 앙상블 기법은 단일 모델의 성능을 뛰어넘기 위해 여러 예측 모델을 결합하는 강력한 방법론입니다. 이 방법들은 특히 예측의 정확성을 개선하고, 과적합을 방지하는 데 유용합니다. 이 포스팅에서는 앙상블 기법의 기초적인 이해와 함께 배깅, 부스팅, 스태킹과 같은 주요 방법론을 소개하고, 이들이 성능을 어떻게 개선하는지 탐구합니다. 앙상블 기법의 기초 정의 및 목적 앙상블 기법은 여러 개의 학습 알고리즘을 사용하여 보다 우수한 예측 성능을 달성하기 위한 방법입니다. 이 기법의 주된 목적은 다양한 모델의 예측을 조합하여 일반화 오류를 최소화하는 것입니다. 주요 앙상블 방법론 배깅(Bagging) 배깅은 "Bootstrap Aggregating"의 약자로, 무작위로 중복을 허용하여 샘플링된 데이터 집합(부트스트랩)에서 모델을 각각 독립적으로 학습시키고, 그 예측을 평균화하여 결정합니다. 대표적인 예는 랜덤 포레스트입니다. 부스팅(Boosting)...

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