여러 모형의 예측을 투표·평균·가중 결합 등으로 합쳐 예측 성능의 개선을 도모하는 방법은?
정답 2번
앙상블은 여러 모형을 결합하는 방법이다. 배깅은 재표본 자료로 학습한 모형을 모으고 부스팅은 앞 단계의 오차를 보완하도록 순차적으로 학습한다. 서로 다른 오류를 보완할 때 도움이 되지만 모형들이 같은 오류를 반복하거나 구성이 부적절하면 항상 성능이 좋아지는 것은 아니다. 상자그림과 통계 검정은 예측 모형 결합 방법이 아니다.
콘텐츠 정보
- 자료 유형
- 정처LAB 자체 제작
- 검수 상태
- 내용 검수 완료
- 해설 작성·검수
- 정처LAB 편집 기준
- 최종 검수
- 2026-09-04