[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 46회차 미션

2020.09.24 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 46회차 미션 45회차에서는 lasso와 Ridge의 알고리즘 다 사용한 poly ElasticNet 를 실습해보았고, 확실히 라쏘와 릿지보다 더 낮은 오차가 있고 성능이 좋음을 알 수 있었다. 그 다음에는 앙상블에 대한 개념을 배웠는데, 앙상블의 4가지 종류 중 하나인 보팅을 배웠다. 베깅 베깅은 샘플에 대한 다양한 그룹군을 만든다음에, 그 것에 대한 각각의 알고리즘을 예측한다음에 결과값을 토대로 앙상블한다. 사용하기 편하고 성능이 좋아서 많은 사람들이 사용하지만, 역시 단일모델을 사용하는 것에 한계가 있다. 수학시간에 배운 조합..? 과 비슷한 것 같다. 이전에 배웠던 디시젼 트리도 이 베깅 앙상블을 기반으로 했다..

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