[머신러닝] 앙상블 기법: 기존 머신러닝 기법의 성능 향상 (보팅, 배깅, 부스팅)

앙상블 학습은 여러 학습 알고리즘을 조합하여 보다 정확한 예측을 도출하는 기법이다. 단일 모델만 사용할 때보다 더 좋은 성능을 달성하는 것이 목표이며, 이는 특히 불확실성이 높고 복잡한 데이터셋에서 유용하다.

앙상블 기법의 주요 방법 보팅(Voting): 여러 다른 모델의 예측을 통합하여 최종 예측을 결정한다. 일반적으로 분류 문제에 사용된다.

배깅(Bagging): 같은 알고리즘의 여러 모델을 병렬로 학습시키고, 모든 모델의 예측을 평균내어 최종 결과를 도출한다. 랜덤 포레스트가 대표적인 예입니다.

부스팅(Boosting): 여러 모델을 순차적으로 학습시키면서, 이전 모델의 오류를 다음 모델이 보완하도록 합니다. XGBoost, LightGBM, AdaBoost 등이 이에 속한다.

앙상블 기법의 장점 성능 향상: 여러 모델의 결합을 통해 단일 모델로는 달성하기 어려운 높은 예측 정확도를 달성할 수 있다. 과적합 감소: 다양한 모델을 조합함으로써 과적합의 위험을 줄일 수 있다.

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