반응형 머신러닝1 [초보자용 글] 머신러닝의 앙상블(Ensemble)이란? 머신러닝에서 앙상블(Ensemble) 은 말 그대로 여러 개의 모델을 결합해서 더 나은 성능을 얻는 방법입니다.한마디로 말하면 “모델의 집단지성” 이라고 생각하면 됩니다. 왜 앙상블을 쓸까?단일 모델은 한계가 있음→ 과적합하거나, 특정 데이터에서 성능이 들쑥날쑥할 수 있음.여러 모델의 약점을 보완해서 더 정확하고 안정적인 예측을 하려는 목적.대표적인 앙상블 방식 3가지Bagging여러 모델을 병렬로 학습 → 예측 결과 평균 or 투표📌 Random ForestBoosting순차적으로 모델을 학습, 이전 모델의 오차를 보완📌 XGBoost, LightGBM, AdaBoostStacking여러 모델의 예측 결과를 또 다른 메타 모델이 학습📌 보통 앙상블 대회에서 많이 씀 랜덤 포레스트랜덤 포레스트를 이.. 2025. 4. 13. 이전 1 다음 728x90 반응형