Machine Learning/이론
배깅 Bagging
Ensemble https://pasongsong.tistory.com/317 앙상블은 조화 또는 통일을 의미하며 어떤 데이터의 값을 예측한다고 할 때, 하나의 모델이 아닌 여러 개의 모델을 조화롭게 학습시켜 모델의 예측 결과를 이용하여 강건한 예측값을 구하는 것이다. 크게 Ensemble의 기법으로 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)이 있다. 배깅(Bagging) 모델을 쌓아서 각 예측값을 합산하여 최종 예측값을 예측한다. Input : 각 Ensemble 모델의 예측값 Target : 합산한 최종 예측값 Bootstrapp Aggregating의 약자로 Ensemble의 각 모델이 서로 다른 데이터셋을 이용하여 예측값을 내고 이를 종합하여 최종 예측값을 결정한다. 각 데이터셋은 복원 추출..
