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분류모델 | ② 앙상블 모델 (Ensemble Model)

분류모델 | ② 앙상블 모델 (Ensemble Model)

1. 의사결정나무 모델(Decision Tree Model) 1. 개념 기존에 존재하는 여러가지 알고리즘을 결합 또는 조합하여 새로운 강력한 모델로 만드는 알고리즘 2. 종류 (어떻게 조합되느냐에 따라) Voting : 서로 다른 알고리즘을 가진 분류기를 결합하는 방법 / 가장 성능이 좋은 알고리즘을 선택하는 방식 Bagging : 서로 같은 알고리즘을 선택, 데이터에서 서로 다른 복원추출(Sub Sample)된 데이터를 학습하여 알고리즘을 결합하는 방식 (=매번 랜덤하게 추출 / Random Forest) Boosting : 알고리즘을 구성할 때마다, 오차를 줄이는 방향으로 모델의 파라미터를 조정하여 학습해 결합하는 방식 2. 실습 1. Random Forest (Bagging) from sklearn..

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  • · 2024. 3. 3.
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