전체 글 (17) 썸네일형 리스트형 [머신러닝] 앙상블(Ensemble) 기법_배깅(Bagging)_개념 정리(1) Bagging 이란? . Bagging 1) Bagging 은 통계학습방법의 분산을 줄이기 위해 고안된 방법이고 의사결정나무에 사용될 경우 매우 유용 2) 서로 독립이고 분산이 σ^2인 n의 관측치 Z ̅의 분산은 σ^2/n 3) 즉 표본 평균은 분산을 줄인다. 물론 훈련 자료가 여러개 있는 경우는 실제로 드뭄 4) Bootstrap을 사용한다면 하나의 훈련자료에서 여러 개의 샘플을 만들 수 있음 5) 먼저 B개의 bootstrap 훈련자료를 생성하고 각각의 훈련자료에서 예측값을 구한 후 그 평균을 이용하여 최종 예측값을 구한다. Bagging Ensemble Algorithm 이란? 1) 여러 결정 나무 모형들로 구성된 앙상블 2) Bagging = Bootstrap Aggregation 3) Boot.. 이전 1 2 3 다음
