머신러닝/Quiz - 수업용 (1) 썸네일형 리스트형 배깅[Bagging] Bagging 배깅(Bagging)이란 Bootstrap Aggregating이라 불리는 방법으로, 원본 훈련 데이터에서 여러 Bootstrap 샘플을 복원 방식으로 여러 번 뽑고 이렇게 뽑힌 여러 샘플 데이터들로 각 모델을 학습시키고 이렇게 학습된 여러 모델의 예측 결과를 집계(Aggregation)하는 앙상블(Ensemble) 학습의 한 방법이다. Classification 문제의 경우(혹은 Categorical Data)에는 학습된 다수의 모델이 분류한 결과 중 제일 많은 결정을 내린 쪽으로 선택하는 Voting 방식을 취하고, Regression 문제의 경우(혹은 Continuous Data)에는 도출된 결과들을 평균을 취하는 방식을 취한다. 배깅 방식은 높은 분산을 가진 학습 알고리즘의 안정성과.. 이전 1 다음