[Python 프로그래밍] 앙상블 예측 모델 알고리즘 알아보기 | AdaBoost, Catboost, LightGBM, XGBoost를 중심으로

앙상블 예측 모델 알고리즘에 대한 간단한 설명과 몇 가지 예시를 설명드릴 예정입니다. 데이터 분석과 머신러닝의 모든 것은 크게 범주형 변수, 연속형 변수, 앙상블, 인공신경망, 설명가능한 AI의 챕터로 나뉘어집니다.

앙상블(Ensemble) 모델은 여러 개의 기본 모델을 결합하여 더 강력하고 일반화 된 예측 모델을 만드는 머신러닝 기법입니다. 주로 배깅(Bagging - Bootstrap Aggregating), 부스팅(Boosting), 랜덤포레스트(Random Forest)와 같은 기법을 사용하여 각각의 기법은 조금씩 다른 방식으로 작동합니다.

부스팅(Boosting) 부스팅은 여러 개의 윅러너(weak learner)를 학습시키는 방법입니다. 이는 이전 모델이 예측을 잘못한 데이터에 가중치를 부여하여 다음 모델을 학습시키는 방법으로, 이전 모델이 잘못 예측했던 데이터에 집중함으로써 전체 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 1.

에이다부스트( AdaBoost ) : 에이다부스트...

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[Python 프로그래밍] 앙상블 예측 모델 알고리즘 알아보기 | AdaBoost, Catboost, LightGBM, XGBoost를 중심으로 | 파이썬 데이터 분석과 머신러닝

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