[2024.11.06] 필수 온라인 강의 Part16 Machine Learning Advanced CH06 심화 ML 모델이론 Bagging vs Boosting- Bagging (Recap.) - 부트스트랩을 통해 표본을 여러번 뽑아 모델을 학습시키고, 결과를 집계(Aggregation) 하는 앙상블 방법- Boosting - Boosting은 성능이 약한 모델의 예측값에 대한 오차를 이용해 모델을 더욱 최적값으로 보완하며 성능을 높이는 방법 - 이전 모델이 잘 예측하지 못한 부분에 집중하여 찾아낸 오차를 최적화에 사용하는 점이 가장 큰 차이Boosting Algorithms- 이전 모델의 예측 결과를 다음 모델 구축에 어떻게 활용하는지에 따라 아래의 두방법이 존재 ○ AdaBoost (Ada..
