[Python 프로그래밍] 앙상블 예측 모델 알고리즘 알아보기 | 랜덤포레스트, 배깅을 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.

배깅(Bagging) 배깅은 여러 개의 동일한 모델을 만들어 데이터를 무작위로 샘플링하여, 각 모델의 예측을 평균하거나 다수결 등의 방식으로 종합하는 방법을 말합니다. 이 방법을 통해 분산을 줄이고 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다.

배깅은 붓스트랩 샘플링(중복을 허용한 무작위 샘플링)방법을 사용하여 각 모델이 다른 데이터의 부분...

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