[ML] Ensemble (앙상블) - [1] Voting, Stacking, Bagging, Random Forest
Ensemble (앙상블), Voting (투표), Stacking (스태킹), Bagging (배깅), Pasting (페이스팅), Random Forest (랜덤 포레스트)머신러닝 프로젝트를 진행하고 모델 간의 성능을 비교할 때, 앙상블 모델이 대부분 상위에 랭크되는 것을 자주 확인할 수 있다. 그렇다면 왜 앙상블 모델이 보편적으로 뛰어난 성능을 보일까? 그리고 어떤 종류의 앙상블 모델들이 있는지 알아보자.Ensemble앙상블은 여러 모델을 결합하여 개별 모델의 약점을 보완하고 전체적인 예측 성능을 향상시킨다. 하지만, 여러 모델을 결합한다고 무조건 개별 모델보다 좋은 성능을 기록하는 것은 아니다. 앙상블 모델이 개별 모델보다 성능이 향상되기 위해 다음 두 가지 특성이 포함되어야 한다.다양성과 정확성..
2024. 10. 18. 19:27
