Ensemble Learning 조건1 ML : Ensemble Learning 정의 > ensemble 은 조화라는 의미를 가진다. > 여러가지의 base model, base learner, single learner 들로 이루어져 있다. > 이는 대수의 법칙 (큰 모집단에서 무작위로 뽑은 평균이 전체 모집단의 평균과 가까울 가능성이 높다는 통계와 확률분야의 기본 개념) 에 의해 많은 시행 (여러개의 learner)의 결과가 수학적으로 합리적인 결과를 가져온다. > 대수의 법칙에 의해 overfitting 된 다양한 learner 들을 만들면 전체의 모델의 성능이 증가할 수 있다. Model & 목표 Ensemble Learning의 기본적인 model은 성능이 좋지 않은 여러 개의 learner들을 붙여서 성능을 끌어올리는 것을 목표로 한다. 조건 - 1 (p는 0.5 이상) .. 2020. 2. 20. 이전 1 다음
