[머신러닝] 앙상블 학습 - 2) Bagging 지난 번 포스팅에서 앙상블 학습의 의미와 효과에 대해서 알아보았다. 이어서 이번 포스팅에서는 앙상블 학습 기법 중 한 종류인 Bagging에 대해서 정리하였다. 구체적으로는, 1) Bagging의 정의와 의의, 그리고 2) 모델 결합 방법에 대해서 알아본다. 본 포스팅은 고려대학교 강필성 교수님의 비즈니스 애널리틱스 강의 내용을 요약한 것이며, 해당 강의는 유튜브에서 무료로 시청이 가능하다(링크). 아래 링크들은 본 포스팅과 관련된 게시글이므로 같이 보면 이해가 더 쉬울 것이다. 1. [머신러닝] 편향-분산 분해 2. [머신러닝] 편향과 분산의 의미 3. [머신러닝] 앙상블 학습 - 1) 배경 1. Bagging 1) Bagging (Bootstrap Aggregating) 이란? Bagging이란, 기.. 2021. 6. 23. 이전 1 다음
