# Boosting

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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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부스팅 알고리즘 (Boosting Algorithm)

부스팅(Boosting) 부스팅은 머신러닝 앙상블 기법 중 하나로 약한 학습기(weak learner)들을 순차적으로 여러개 결합하여 예측 혹은 분류 성능을 높이는 알고리즘이다.

2021년 4월 12일
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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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AdaBoost - 한 눈에 알아보기

Boosting Ensemble에 대한 기본적인 이해는 아래의 페이지를 보면 좋습니다.Ensemble (Bagging vs Boosting)Sample마다 Error에 기여하는 정도를 정의하고 Sample Weight을 변화시켜 해당 Error가 큰 Sample에 더

2020년 5월 27일
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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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