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배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting): 앙상블 방법론 완벽 분석

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..
머신러닝 2025. 4. 12. 15:21
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