앙상블1 [ADSP] 3과목 - 5장 3-4. 앙상블 분석, 인공신경망 분석 3절. 앙상블 분석 1. 앙상블(Ensemble) 모형 : 여러 개의 훈련용 데이터를 만들고, 훈련용 데이터마다 하나의 분류기를 만드는 방법 앙상블 학습의 핵심은 여러 개의 약 분류기 (Weak Classifier)를 결합하여 강 분류기(Strong Classifier)를 만드는 것 전체적인 예측값의 분산을 감소시켜 정확도를 높일 수 있다. ★ 여러 모형의 결과를 결합함으로써 신뢰성 높은 예측값을 얻을 수 있다. 성능을 분산시키기 때문에 과적합 감소효과 있음 (약하게 학습된 여러 모델 결합) 이상값에 대한 대응력이 높아진다. ★ 각 모형의 상호 연관성이 높을수록 정확도가 감소한다. ★ 모형의 투명성이 떨어져 원인 분석에는 적합하지 않다. ★ 훈련을 한 뒤 예측을 하는데 사용하므로 지도학습(Supervis.. 2022. 10. 12. 이전 1 다음
