[머신러닝] 앙상블(ensemble) 학습

핸즈온 머신러닝을 공부한 내용을 정리하였습니다. 앙상블 학습과 랜덤 포레스트 무작위로 선택된 수천 명의 사람에게 복잡한 질문을 하고 대답을 모은다고 가정하자. 많은 경우 이렇게 모은 답이 전문가의 답보다 낫다. 이를 대중의 지혜(wisdom of the crowd)라고 한다. 이와 비슷하게 일련의 예측기(즉, 분류나 회귀 모델)로부터 예측을 수집하면 가장 좋은 모델 하나보다 더 좋은 예측을 얻을 수 있을 것이다. 일련의 예측기를 앙상블이라고 부르기에 이를 앙상블 학습이라고 한다. 앙상블 방법의 예를 들면 훈련 세트로부터 무작위로 각기 다른 서브셋을 만들어 일련의 결정 트리 분류기를 훈련시킬 수 있다. 예측을 하려면 모든 개별 트리의 예측을 구하면 된다. 그런 다음 가장 많은 선택을 받은 클래스를 예측으로..

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