앙상블 학습(Ensemble Learning) 앙상블은 조화로움을 뜻함, 앙상블 학습을 통한 분류는 여러 개의 모델을 학습시켜서 각각의 분류기(Classifier)을 생성하고, 각각의 예측 결과를 한번에 결합함으로써 보다 더 정확한 최종 예측을 도출하는 기법을 말함. 앙상블 모델은 정형 데이터의 분류 분야 혹은 회귀 분야에서 예측 성능이 매우 뛰어난 학습 모델을 만드는데 용이함 . 앙상블 종류 1. Voting 2. Bagging - Random Forest 3. Boosting - AdaBoost, Gradient Boost, XGBoost(eXtra Gradient Boost), LightGBM(Light Gradient Boost) 4. Stacking 1. Voting [참조] Voting에는 H..
