bagging (2) 썸네일형 리스트형 Random Forest Regression ( 랜덤포래스트 회귀 ) 개념 및 python 예제 Random Forest Regression ( 랜덤포래스트 ) 방법을 말씀드리겠습니다. 1. 정의 랜덤 포래스트는 앙상블 기법 중 하나이다. - bagging 2. Python Example from sklearn.datasets import load_wine from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import ensemble from sklearn.metrics import mean_squared_error import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor import numpy as np import matplotlib.pyplot as plot.. ML에서 모델 결합 - Bagging과 Boosting 개념설명 Bagging과 Boosting 주로 머신러닝에서 많이 사용하는 기법 2가지를 설명드리겠습니다. 1. 앙상블 기법 ( Ensemble) Bagging과 Boosting이 해당 된다. 동일한 학습 알고리즘을 사용하여 여러모델을 학습시킨다. 서로 다른 모델을 결합하여 새로운 모델을 만들어내는 방법( Stacking ) 과 대조 2. Bagging 여러번 샘플을 뽑아서 각 모델을 학습시켜 결과 집계하는 방법 이렇게 하는 이유 : 알고리즘의 안정성과 정확성을 향상시키기 위해서 높은 bias로 인한 언더피팅 높은 variance로 인한 오버피팅 오버피팅을 피할 수 잇는 가장 좋은 방법 대표적으로 많이 사용되는 것으로는 Random Forest 3. Boosting bagging이 일반적인 모델을 만드는데 집중한 .. 이전 1 다음