문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 삭제토론 기계학습 (문단 편집) === 앙상블 기반 === 앙상블 학습(Ensemble Learning) 다양한 분류기의 예측 결과를 결합하여 예측값을 얻는다는 방법. 단일 분류기에 비해 신뢰성이 높게 한다는 목표를 잡는다. 대표적인 방법으로 부스팅과 배깅이 있다. * Boosting: 잘못 분류된 개체들에 대한 학습 규칙을 정의하여 더 정확한 분류 규칙을 만듦. * Bagging (Bootstrap aggregrating): 주어진 데이터에 대해 여러 [[부트스트랩]]을 형성한 뒤 각 부트스트랩 자료로부터 모델링을 하는 것.저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기