다음 설명에 해당하는 용어 또는 개념은? 이전 모형의 오차를 줄이는 약한 학습기를 순차적으로 추가한다.
정답 2번
그래디언트 부스팅은 현재 예측에서 손실을 줄일 방향을 구하고 그 방향을 근사하는 새 학습기를 순차적으로 더한다. 제곱오차 손실에서는 이 방향이 잔차와 연결된다. 학습률은 새 모형의 기여량을 조절한다. K-평균은 중심 갱신, SVM은 여백 최적화, 나이브 베이즈는 조건부 확률 곱으로 예측하므로 순차 오차 보완 방식과 다르다.
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- 2026-09-04