ODDA

SVM(Support Vector Machine), KNN 알고리즘과 같이 단일 분류 알고리즘을 조합해 하나의 예측 모형으로 만드는 지도학습 방법론을 앙상블 모델이라고 합니다. 이번 시간에는 앙상블 모델의 종류인 Bagging 기법과 Boosting 기법에 대해 포스트 하겠습니다. 앙상블 모델은 다수 모형의 분류 및 예측 결과를 종합하여 의사결정하는 방법입니다. 앙상블 모델의 성능은 단일 모델의 성능보다는 높다고 알려져 있지만, 단일 모델이 상호 독립적이어야 하고, 각 분류 모델의 오분류율이 적어도 50%보다는 낮아야 앙상블 모델을 사용할 가치가 있습니다. 이 포스트에서 알아볼 Bagging 기법과 Boosting 기법은 모두 단일 모델을 조합하는 방법 중 데이터를 조절하는 방법입니다. 적절한 표본 추출..