[ML] 하드 보팅(Hard voting), 소프트 보팅(Soft voting)

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앙상블 학습은 보팅(voting), 배깅(Bagging) 부스팅(Boosting) 세 가지로 나눌 수 있다. 보팅과 배깅 보팅과 배깅은 여러 개의 분류기가 투표를 통해 최종 예측 결과를 결정하는 방식이다. 이때 보팅은 서로 다른 알고리즘을 가진 분류기를 결합하는 방식이고 배깅은 각각의 분류기가 모두 같은 유형의 알고리즘 기반이고 데이터 샘플링을 서로 다르게 가져가면서 학습을 수행해서 보팅을 수행한다. 배깅의 대표적인 방식이 랜덤 포레스트이다. 보팅 방식을 그림으로 표현하면 위와 같다. 모두 같은 데이터 셋을 사용하면서 서로 다른 분류기를 사용한다. 배깅 방식을 그림으로 표현하면 위와 같다. 데이터 샘플링을 다르게 가져가되 서로 같은 모..........

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