앙상블 (2) 썸네일형 리스트형 [ML/DL] 스태킹 (Stacking) 이란? Stacking : 개별 모델이 예측한 데이터를 다시 meta dataset으로 사용해서 학습하는 방법 - Stacking을 위해서는 2가지 개념의 모델이 필요함 - 그림 1에서의 Base Learner 및 Meta Learner - Overfitting을 방지하기 위해 cross validation 방법을 적용함 [ML/DL] 랜덤 포레스트 (Random Forest) 란? 랜덤 포레스트 (Random Forest) : 배깅(Bagging) 알고리즘의 일종 배깅 (Bagging) : 같은 알고리즘으로 여러 개의 분류기를 만들어서 보팅으로 최종 결정하는 알고리즘 랜덤 포레스트의 장점 - 모델 앙상블 알고리즘 중 비교적 빠른 수행 속도를 가짐 - 다양한 영역에서 대체로 높은 예측 성능을 보임 - 결정 트리의 쉽고 직관적인 장점을 그대로 가짐 이전 1 다음
