앙상블1 앙상블(Ensemble) 앙상블(Ensemble)은 머신러닝에서 여러 개의 모델을 조합하여 하나의 예측 모델을 생성하는 기법을 말합니다. 이는 단일 모델보다 더 나은 예측 성능을 달성하기 위해 사용됩니다. 앙상블은 다양한 모델의 다양한 예측을 결합하여 모델의 강점을 취하고 약점을 보완하여 더 정확하고 안정적인 예측을 할 수 있도록 도와줍니다. 앙상블은 크게 두 가지 유형으로 나뉩니다: 동일 모델의 다양한 버전을 결합하는 방법과 다양한 유형의 모델을 결합하는 방법입니다. 동일 모델의 다양한 버전 결합 이 방법은 하나의 머신러닝 알고리즘을 사용하여 다양한 버전의 모델을 생성하고, 이를 결합하여 예측을 수행하는 방식입니다. 이러한 방법은 모델을 다양하게 조정함으로써 과대적합을 줄이고 안정적인 예측을 도출할 수 있습니다. 배깅(Bagg.. 2023. 8. 30. 이전 1 다음