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..
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Bagging & Boosting
딥러닝/시계열
2021. 5. 17. 21:02
[파이썬 머신러닝 완벽가이드] : 사이킷 런 앙상블 러닝 ( Boosting )
이전 포스팅에서 Ensemble Learning(앙상블 러닝)과 관련하여 보팅과 배깅에 대해서 알아보았다. 이번에는 앙상블 러닝 중에서도 가장 많이 사용되는 기법인 부스팅에 대해서 알아볼 것이다. Boosting 부스팅의 유형에는 크게 AdaBoost와 GradientBoost가 있다. AdaBoost보다는 GradientBoost가 더 많이 사용되는 기법이기는 하지만, 부스팅에 대한 기본적인 개념을 이해하기 위해 먼저 AdaBoost에 대해서 알아볼 필요가 있다. AdaBoost 기존에 알아보았던 앙상블 러닝(보팅과 배깅)에서는 여러개의 약한 학습기를 학습시키는 순서가 큰 상관이 없었다. 하지만, 부스팅이라는 기법은 학습기를 '순차적'으로 학습 - 예측해야 한다. 부스팅의 원리는 이전에 잘못 예측한 데..
기계학습/Machine Learning
2020. 8. 21. 14:11
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