# Bagging

9개의 포스트
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[ML] Random Forests

Random Forests / Bagging / Bootstrap / Ensemble

2022년 1월 16일
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Random Forests

[n222] SECTION 02 Sprint 2 Tree Based Model Random Forests

2021년 12월 27일
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[AI Bootcamp] N222 - Random Forests

random forest / bagging / bootstrapping / ordinal encoding

2021년 8월 22일
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[ML] 앙상블이란? 배깅과 부스팅 비교

앙상블(Ensemble) 모델에 대한 소개와 배깅, 부스팅 방식의 비교

2021년 8월 10일
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Ensemble1 : Bagging

‘Iris’ 데이터를 활용한 Bagging분석

2021년 7월 16일
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Ensemble Learning : Voting and Bagging

* Ensemble Learning * : process by which multiple models, such as classifiers or experts, are strategically generated and combined to solve a partic

2021년 1월 25일
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앙상블(Ensemble) 기법

앙상블은 여러 개의 분류기를 생성하고 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 기법이다. 앙상블 학습의 유형은 보팅(Voting), 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting) 이 있고 이외에도 스태깅을 포함한 다양한 앙상블 방식이 있다.

2021년 1월 3일
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Ensemble (Bagging vs Boosting) - 한 눈에 알아보기

Ensemble method는 예측 성능의 향상을 위해 사용된다..Ensemble의 기본적인 원칙은 기본 모델(some model)을 설정하고 그것의 linear combination을 하는 것이다.d차원 input을 이용해 실수값을 예측하는 문제를 가정하자.$$g:

2020년 5월 26일
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