코딩하는 눈송이

Ensemble Learning이란? 앙상블(Ensemble) 학습이란 여러 개의 개별적인 기계 학습 모델을 결합하여 보다 정확하고 안정적인 예측을 수행하는 기법이다. 개별 모델이 각자의 예측을 내놓고, 이 예측들이 결합하여 최종 예측을 만들어낸다.여기서 각 개별 학습 모델을 weak learner이라 표현하고, 모든 weak learner들이 결합된 모델을 strong learner이라고 한다. 사용되는 단일 모델로는 Decision Tree, SVM, Deep learning model 등 모든 종류의 학습 모델이 사용될 수 있다. 앙상블 학습의 장점은 여러 가지가 있는데, 단일 모델과 비교하여 설명해보자면 다음과 같다 높은 예측 성능 : 개별 모델들의 약점을 보완하고, 강점을 강화함으로써 예측 결과..