# Bagging

15개의 포스트
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Ensemble

여러 모델의 예측값을 결합하여 최종적으로 예측을 진행하는 모델weak learners 를 결합하여(편향 또는 분산을 줄여) strong learner를 만드는 것

2022년 8월 6일
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머신러닝 앙상블(Ensemble) 학습

앙상블 학습이란?앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 개의 분류기를 생성하고, 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 예측을 도출하는 기법을 말합니다.강력한 하나의 모델을 사용하는대신 보다 약한 모델 여러개를 조합하여 더 정확한 예측에 도움을 주는 방식입니

2022년 8월 4일
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랜덤 포레스트

하나의 모델을 쓰는 대신, 수많은 모델들을 만들고 이 모델들의 예측을 합쳐서 종합적인 예측을 하는 기법The Elements of Statistical Learning :"결정 트리는 이상적인 머신 러닝 모델이 되기 힘든 한가지 특징을 갖는다. 바로 부정확성이다" →

2022년 7월 17일
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앙상블

앙상블 기법에 대해서 정리한 글입니다.

2022년 7월 17일
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[머신러닝] Ensemble 앙상블

1 앙상블 Ensemble :여러가지 우수한 학습 모델을 조합해 예측력을 향상시키는 모델장점 : 단일 모델에 비해서 분류 성능이 우수단점 : 모델 결과의 해석이 어렵고, 예측 시간이 많이 소요됨앙상블 알고리즘 : Bagging(배깅), Boosting(부스팅)(맞추기

2022년 7월 6일
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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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