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코딩하는 오리

[ML] 결정 트리와 앙상블 기법 - 03. 에다 부스트(Adaboost)

01. Boosting~전보다 더 크거나 높게 하다 ! 일부러 성능이 안 좋은 모델들을 사용한다.먼저 만든 모델들의 성능이 뒤에 있는 모델이 사용할 데이터 셋을 바꾼다모델들의 예측을 종합할 때, 성능이 좋은 모델의 예측을 더 반영한다 핵심 : 성능이 안 좋은 약한 학습자(weak learner)들을 합쳐서 성능을 극대화 한다 !  02. 에다 부스트(Adaboost) 개요에다 부스트에서는 랜덤 포레스트에서처럼 깊은 결정 트리가 아니라루트 1개와 분류 노드 2개를 갖는 얕은 결정 트리를 만든다(단순).성능 : 평균적으로 50%보다 조금 좋은 성능을 낸다일부러 일반 결정트리가 아닌 스텀프를 사용한다.+ 부스팅 기법 답게 각 모델이 사용하는 데이터 셋을 임의로 만들지 않는다  앞에 있는 스텀프가 틀린 애들의 ..
AI/ML 2024. 7. 31. 01:09
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