[ML] Bagging(배깅), Extra_Trees(엑스트라 트리), AdaBoost(에이다부스트)

파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 책을 보고 정리한 내용입니다. 앙상블 알고리즘에는 배깅(Bagging), 에이다부스트(AdaBoost), Extra-Trees(엑스트라 트리)도 있다. 데이터셋은 two_moons 데이터셋과 cancer 데이터셋을 사용한다. 참고로 preamble은 파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝 github(https://github.com/rickiepark/introduction_to_ml_with_python/blob/1st_edition/preamble.py) 들어가서 다운 받아야 된다. 배깅 Bagging Bagging은 Bootstrap aggregating의 줄임말이다. 배깅은 중복을 허용한 랜덤 샘플링으로 만든 훈련 세트를 사용해서 분류기를 각각 다르게 학습시킨다. 분류기가 predict_proba() 메서드를 지원하는 경우..........

원문링크 : [ML] Bagging(배깅), Extra_Trees(엑스트라 트리), AdaBoost(에이다부스트)