Hippo's data

오늘은 앙상블 방법에 대해 알아보겠습니다! 앙상블(Ensemble)이란 여러 기본모델(base model)을 결합하여 새로운 모델(Ensemble model)을 생성하는 것입니다 여러 모델을 결합하므로 단일 모델에 비해 성능이 우수하며 편향과 분산을 고려하므로 과적합 방지에 용이합니다 그렇다면 모델을 결합하는 방법에 대해 알아보겠습니다! 1. 보팅(Voting) -> 여러 모델 결과를 기반으로 투표를 통해 결과 도출 하드 보팅(Hard Voting) -> 다수결 선택 소프트 보팅(Soft Voting) -> 각 모델 예측 확률값 평균으로 선택 2. 배깅(bagging) -> Bootstrap Aggregation의 약자 -> 복원 추출하여 병렬학습 1. 학습데이터를 복원추출하여 여러 샘플 데이터를 만듦 ..