에이다부스트1 앙상블기법의 개요와 기법의 종류 앙상블 기법(Ensemble Techniques)은 여러 개의 기본 모델을 결합하여 더 강력하고 안정적인 예측 모델을 구축하는 머신 러닝 방법론입니다. 이러한 기법을 활용하면 단일 모델보다 예측 정확도를 향상할 수 있으며, 과적합 문제를 완화하고 모델의 일반화 성능을 향상할 수 있습니다. 이제 앙상블 기법의 개요와 주요 기법의 종류에 대해 자세히 설명하겠습니다. 앙상블 기법의 개요: 앙상블 기법의 핵심 아이디어는 "지혜로운 무리가 더 현명하다"라는 원리에 기반합니다. 여러 다른 모델의 의견을 결합하면 각 모델의 약점을 상쇄하고 강점을 강화할 수 있습니다. 이것은 다양한 관점에서 데이터를 해석하고 예측하는 것과 유사합니다. 주요 이점은 다음과 같습니다: 1. 정확도 향상: 여러 모델의 예측을 평균하거나 다.. 2023. 10. 27. 이전 1 다음
