앙상블1 KT AIVLE School 4주차 정리 - 앙상블(Ensenble) 앙상블 (Ensemble) - 여러 개의 모델을 결합하여 성능 향상 앙상블 종류 보팅 하드 보팅 - 여러 모델의 예측들을 다수결의 원칙으로 최종 예측 값 도출 소프트 보팅 - 여러 모델의 예측 확률을 따져서 최종 예측 값 도출 배깅 하나의 모델로 분할하여 샘플링한 데이터들을 각각 주어서 학습하여 예측한 결과를 보팅 범주형 데이터는 보팅, 연속형 데이터는 평균으로 집계 데이터 분할 시 중복 허용 ex) 랜덤 포레스트 부스팅 학습 후 나온 예측의 오차를 가지고 또다시 학습하는 것을 반복 Gradient Boost ex) XGBoost, LightGBM, CatBoost 스태킹 여러 모델들을 가지고 예측값들을 도출한 후, 예측값들을 가지고 다시 마지막 모델을 가지고 예측 랜덤 포레스트 결정트리를 앙상블한 것 .. 2023. 2. 27. 이전 1 다음
