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 [머신러닝 기초] 지도학습 - classification (Ensemble, Random Forest)
			
			
				[머신러닝 기초] 지도학습 - classification (Ensemble, Random Forest)
				목차 1. 앙상블 (ensemble) 2. Bagging 2-1) Random Foreset 3. Boosting 4. Staking 1. 앙상블(ensemble) - 여러개의 분류기(classifier)를 생성하고, 그 예측을 결합함으로써 더 정확한 최종 예측을 도출하는 기법 - 어려운 문제를 풀기위해 여러명의 전문가로 구성해 다양한 의견을 수렴하고 결정하는 방법과 유사 1-1) 앙상블 유형 보팅 (Voting) : 서로 다른 알고리즘을 가진 분류기를 결합 배깅 (Bagging, Bootstrap AGGregatING) : 모두 같은 유형의 알고리즘을 사용하지만, 데이터 샘플링(sampling with replacement, 복원추출)을 서로 다르게 가져가면서 보팅을 수행, RandomForest 데이..
				데이터 분석/왕초보를 위한 머신러닝
				
				2021. 10. 16. 10:13