앙상블 학습법(Ensemble Learning)

앙상블 여러개의 알고리즘을 사용하여, 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 예측을 도출하는 기법 단일의 강력한 알고리즘보다 복수의 약한 알고리즘이 더 뛰어날수 있다는 생각에 기반을 두고 있음 보팅(Voting), 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting)등의 유형으로 나눌 수 있음 보팅(Voting) 여러 모델에서 구해진 예측값을 투표를 통하여 결정하는 방식 서로 다른 알고리즘 여러개를 결합하셔 사용 하드 보팅(Hard Voting) 다수의 분류기가 예측한 결과값을 최종 결과로 선정(다수결 원칙과 유사) 소프트 보팅(Soft Voting) 각 알고리즘이 예측한 레이블 값 결정 확률의 평균을 구한 뒤 가장 확률이 높은 레이블 값을 최종 결과로 선정 위 그림에서 레이블값 예측의 평균 1일 확률 = (0...