앙상블 학습은 여러 모델을 결합하여 시스템의 전반적인 성능과 예측력을 향상시키는 기계 학습 기술입니다. 앙상블 학습의 기본 아이디어는 여러 모델의 예측을 집계하여 결과 모델이 관련된 개별 모델보다 성능이 뛰어난 경우가 많다는 것입니다.
앙상블 학습에는 여러 가지 접근 방식이 있으며, 가장 일반적인 두 가지 접근 방식은 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)입니다. 부트스트랩 집계의 약자인 배깅에는 훈련 데이터의 다양한 하위 집합에 대해 동일한 모델의 여러 인스턴스를 훈련한 다음 예측을 결합하는 작업이 포함됩니다. 이는 과적합을 줄이고 모델의 안정성과 정확성을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
반면 부스팅은 일련의 모델을 훈련하는 방식으로 작동하며, 각 후속 모델은 이전 모델에서 잘못 분류된 사례에 중점을 둡니다. 훈련 예제의 가중치를 반복적으로 조정함으로써 부스팅은 일련의 약한 분류기에서 강력한 분류기를 생성할 수 있습니다.
랜덤 포레스트는 배깅을 사용하여 여러 의사결정 트리를 결합하는 인기 있는 앙상블 학습 방법입니다. 각 트리는 특성의 무작위 하위 집합에 대해 훈련되고 모든 트리의 예측을 평균하여 최종 예측이 이루어집니다. 랜덤 포레스트는 높은 정확성과 과적합에 대한 견고성으로 잘 알려져 있습니다.
또 다른 일반적인 앙상블 학습 기술은 그라디언트 부스팅(Gradient Boosting)으로, 여러 약한 학습기(일반적으로 의사결정 트리)를 결합하여 강력한 예측 모델을 생성합니다. 그라디언트 부스팅은 각각의 새 모델을 이전 모델의 잔차 오류에 맞춰 각 반복마다 오류를 점진적으로 줄이는 방식으로 작동합니다.
앙상블 학습은 분류, 회귀, 이상 탐지 등 다양한 기계 학습 응용 분야에서 널리 사용되었습니다. 여러 모델의 다양성을 활용함으로써 앙상블 방법은 종종 개별 모델보다 더 나은 일반화 및 견고성을 달성할 수 있습니다.
앙상블 학습은 예측 성능을 향상시키기 위해 여러 모델을 결합하는 기계 학습의 강력한 기술입니다. 다양한 모델의 장점을 활용하고 개별적인 약점을 줄임으로써 앙상블 방법은 다양한 응용 분야에서 더 높은 정확성과 견고성을 달성할 수 있습니다.
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