스태킹(stacking)1 분류 알고리즘과 앙상블 기법: 머신러닝 성능 향상을 위한 필수 요소 앙상블 기법은 머신러닝에서 여러 모델을 결합하여 성능을 향상시키는 강력한 방법론으로, 특히 분류 알고리즘에서 널리 사용됩니다. 대표적인 앙상블 방법에는 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking) 등이 있습니다. 배깅은 병렬적으로 여러 약한 학습기(Weak Learner)를 결합하며, 랜덤 포레스트가 대표적입니다. 반면 부스팅은 순차적으로 학습을 진행하며 이전 모델의 오류를 보완하는 방식으로, XGBoost와 같은 알고리즘에서 구현됩니다. 이러한 기법들은 의사결정 트리, 로지스틱 회귀와 같은 개별 모델보다 분류 정확도를 높이고, 데이터 과학 프로젝트에서 중요한 역할을 합니다. 앙상블 기법은 특히 과적합을 줄이고 일반화 능력을 강화하여 다양한 데이터셋에서 우수한 성능을 보여줍.. 2024. 11. 21. 이전 1 다음
