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[머신러닝] 앙상블 모델에 대하여 - Bagging, Boosting
오늘은 앙상블 모델에 대해서 이야기해봅시다. 우선 "앙상블"이라는 단어 자체를 한 번 봅시다. 앙상블(Ensemble)이란 조화, 통일을 뜻합니다. 머신러닝에서의 앙상블 모델도 "여러 모델이 동일한 문제를 해결하고 더 나은 결과를 얻도록 훈련시키는 기계 학습 패러다임"을 기반으로 만들어진 모델입니다. 보통 하나의 모델로 원하는 성능을 낼 수 없을 때 앙상블 학습을 사용하며, 개별로 학습한 여러 모델을 조합하여 일반화할 경우 성능을 향상시킬 수 있다는 것이 앙상블 모델이 주장하는 바입니다. 개인적으로 공부해본 결과 "집단지성"이라는 단어가 가장 어울리는 모델이라고 생각합니다. 다음은 앙상블 모델을 사용한 Classifier의 예시입니다. 앙상블 모델을 사용할 경우 1. 과적합(overfitting) 감소 ..