愛林

이전에는 의사결정나무에 대해 알아보았다. 이번엔 앙상블 알고리즘에 대해 알아보자. 앙상블 알고리즘 (Ensemble Algorithms) 앙상블 알고리즘이란, 일련의 분류 기준을 구성한 후 예측 가중치 투표를 통해서 새로운 데이터를 분류하는 방식이다. 주어진 데이터로부터 여러 개의 모델을 학습시킨 다음, 예측 시에 여러 모델의 예측 결과들을 종합하여 정확도를 높이는 기법이다. 앙상블 알고리즘의 기본 원칙 - 앙상블에 쓰일 base learner 의 정확도는 정확도가 적어도 0.5보다는 커야한다. - 앙상블에 쓰일 각각의 base learner 는 각각 독립이다. - 앙상블에 속하는 base learner 의 수는 이론적으로 무한대이다. 그렇지만 무한대로 학습하는 것은 불가능이긴 하다.. 앙상블 알고리즘의..