Chapter 3-4. 앙상블과 랜덤 포레스트 Chapter 3-4. 앙상블과 랜덤 포레스트 이전 회에서 다루었던 과적합 문제를 해결하는 방법 중, 앙상블이 머신러닝에서 많이 사용된다. 이번 회에서는 앙상블의 종류와 앙상블이 어떻게 모델 성능을 향상시키는지 알아보고 랜덤 포레스트에 대해 실습해 볼 것이다. 앙상블이란? 가장 좋은 모델 하나를 사용하는 것보다 여러 모델의 예측을 결합하면 더 좋은 예측 결과를 얻을 수 있다. 앙상블이란 여러 모델을 결합하여 만든 예측기를 뜻한다. 아래 예시로 앙상블을 이해해보자. 위 이미지의 5개 모델은 전부 70%의 정확도를 가진다. 5개 모델을 앙상블로 만들었을 때 성능이 얼마나 향상되는지 알아보자. 5개 모델이 예측 결과를 각각 만들었을 때 최종 결과는 5개 모델의 과반수를 따르는게 타당하다. 나올 수 있는 전체 .. 2023. 3. 30. 이전 1 다음
