6. 분류(Classification)_2

권철민 저, '파이썬 머신러닝 완벽 가이드', 2019.02.28 내 맘대로 요약 공부 중(문제시 비공개 및 삭제) 최초 작성일 2020.12.13 6.1 앙상블 학습(Ensemble Learning) - 여러 개의 분류기(Classifier)를 생성하고 그 예측을 결합하여 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 방식 - 보팅(Voting), 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking) 등 보팅(Voting) 서로 다른 알고리즘을 가진 분류기를 결합 배깅(Bagging) 데이터 샘플링을 서로 다르게 추출하여 학습한 같은 유형의 분류기를 결합 / 랜덤 포레스트 등 부스팅(Boosting) 여러 개의 분류기가 순차적으로 학습 및 예측, 예측이 틀렸다면 다음 분류기에 가중치(Weigh..

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