move84

배깅과 부스팅은 머신러닝에서 강력한 성능을 제공하는 앙상블 방법론입니다. 이 두 기법은 여러 개의 약한 학습기(weak learner)를 결합하여 하나의 강력한 학습기(strong learner)를 만드는 데 사용됩니다. 본 포스트에서는 배깅과 부스팅의 기본 개념, 작동 원리, 장단점, 그리고 실제 코드 예제를 통해 자세히 알아보겠습니다.🚀 배깅(Bagging)이란?배깅(Bagging)은 Bootstrap Aggregating의 약자로, 통계적 샘플링 기법인 부트스트랩(Bootstrap)을 사용하여 여러 개의 데이터셋을 생성하고, 각 데이터셋에 대해 독립적으로 학습된 모델들을 결합하는 앙상블 방법입니다. 배깅의 핵심은 데이터의 중복을 허용하는 리샘플링(Resampling)을 통해 다양한 데이터셋을 만들..

앙상블 학습은 여러 개의 예측 모델을 결합하여 더 강력하고 안정적인 모델을 만드는 기법입니다. 이 방법은 개별 모델의 약점을 보완하고, 강점을 통합하여 전체적인 성능을 향상시키는 데 목적을 둡니다. 이 글에서는 앙상블 학습의 기본 개념, 주요 방법론, 실제 활용 사례를 소개합니다.🤖 앙상블 학습의 기본 개념 (Basic Concepts of Ensemble Learning)앙상블 학습은 여러 개의 약한 학습기(weak learners)를 결합하여 하나의 강한 학습기(strong learner)를 만드는 방법입니다. 여기서 약한 학습기는 무작위 추측보다는 약간 더 나은 성능을 보이는 모델을 의미하며, 강한 학습기는 높은 정확도를 보이는 모델을 의미합니다. 앙상블 학습의 핵심은 다양한 모델을 결합함으로써 ..