Bagging & Boosting
이번 포스티에서는 시계열뿐만 아니라, 전반적인 데이터 분석에서 최근 많이 사용되는 앙상블 기법들이 어떤 의미를 갖는 지에 대해서 설명할 것이다. 앙상블(Ensemble) 앙상블이란, 하나의 데이터 모델을 학습하여 예측하지 않고, 여러 데이터 모델들을 생성하여, 각각 학습을 진행하고, 예측을 하여, 예측 결과들을 통해서 최종 예측 결과를 도출하는 기법을 의미한다. 단순하게 생각하면, 여러 데이터 모델들을 이용하여 예측을 하는 기법이라고 생각하면 된다. 앙상블 기법과, Bagging, Boosting의 기술적인 내용은 https://dsbook.tistory.com/165?category=761052 와 그 후속 포스팅에 자세하게 나와있으니 이것을 참고하자. Bias-Variance Trade-Off 데이터..
딥러닝/시계열
2021. 5. 17. 21:02
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