📇 Machine Learning
[ML] Emsemble Methods (앙상블 기법)
이번엔 Emsemble Methods (앙상블 기법)에 데하여 한번 알아보겠습니다. 앙상블 기법은 여러 개의 예측 모델을 결합하여 단일 모델보다 더 나은 성능을 얻는 방법입니다.이를 통해 예측의 정확도를 높이고, 모델의 안정성을 향상시키며, 과적합을 줄일 수 있습니다.Emsemble 기법의 목적앙상블 기법을 사용하는 목적은 과연 무엇일까요? 예측 성능 향상: 여러 모델을 결합하여 개별 모델보다 더 높은 예측 정확도를 달성합니다.과적합 감소: 다양한 모델의 결과를 결합함으로써 개별 모델이 학습 데이터에 과적합되는 것을 방지합니다.안정성 향상: 모델의 변동성을 줄이고 예측의 일관성을 높이는 데 도움을 줍니다.Emsemble 기법의 종류앙상블 기법은 3가지의 종류가 있습니다. 아래에서 자세히 한번 설명해 보..
