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Ensemble and Voting
앙상블 기법의 이해앙상블 기법이란 무엇인가단일 모델들을 결합하는 기법회귀 알고리즘에도 앙상블 기법을 적용할 수 있으나, 주로 분류 알고리즘에 적용함앙상블 기법의 종류Voting : 여러 분류 모델들을 수동으로 결합하는 방식Hard Voting : 임의의 자료에 대하여
2023년 5월 6일
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파이썬 머신러닝 완벽 가이드 - 5. Classification(2) (앙상블)
: 여러 개의 분류기(classifier)를 생성하고 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 기법→ 보팅Voting, 배깅Bagging, 부스팅Boosting + 스태킹Stacking보팅 : 서로 다른 알고리즘을 가진 분류기 결합배깅 : 같은 유형의
2022년 9월 29일
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1머신러닝 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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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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0앙상블(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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