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대부분의 앙상블 기법은 결정 트리 기반의 다수의 약한 학습기를 결합해 변동성을 줄여 예측 오류를 줄이고 성능을 개선하고 있습니다. 결정 트리 알고리즘은 정보의 균일도에 기반한 규칙 트리를 만들어서 예측을 수행합니다. 결정 트리는 다른 알고리즘에 비해 비교적 직관적이어서 어떻게 예측 결과가 도출되었는지 그 과정을 쉽게 알 수 있습니다. 결정 트리의 단점으로는 균일한 최종 예측 결과를 도출하기 위해 결정 트리가 깊어지고 복잡해지면서 과적합이 쉽게 발생하는 것입니다. 앙상블 기법의 대표적으로 배깅과 부스팅으로 구분될 수 있으며, 배깅 방식은 학습 데이터 중복을 허용하면서 다수의 세트로 샘플링하여 이를 다수의 약한 학습기가 학습한 뒤 최종 결과를 결합해 예측하는 방식입니다. 대표적인 배깅 방식은 랜덤 포레스트 입니다. 랜덤 포레스트는 수행시간이 빠르고 비교적 안정적인 예측 성능을 제공하는 훌륭한 머신러닝 알고리즘입니다. 현대 앙상블 기법은 배깅보다는 부스팅이 더 주류를 이루고 있습니다. 부스팅은 학습기들이 순차적으로 학습을 진행하면서 예측이 틀린 데이터에 대해서 가중치를 부여해 다음번 학습기가 학습할 때에는 이전에 예측이 틀린 데이터에 대해서는 보다 높은 정확도로 예측할 수 있도록 해줍니다. 부스팅의 효시격인 GBM(Gradient Boosting Machine)은 뛰어난 예측 성능을 가졌지만, 수행 시간이 너무 오래 걸린다는 단점이 있습니다. XGBoost와 LightGBM은 현재 가장 각광 받고 있는 부스팅 기반 머신러닝 패키지입니다. XGBoost의 경우 많은 캐글 경연대회에서 우승을 위한 알고리즘으로 불리면서 명성을 쌓아 왔으며, LightGBM 또한 XGBoost보다 빠른 학습 수행 시간에도 불구하고 XGBoost에 버금가는 예측 성능을 보유하고 있습니다. 마지막으로 스태깅 모델을 살펴봤습니다. 스태깅은 여러 개의 개별 모델들이 생성한 예측 데이터를 기반으로 최종 메타 모델이 학습할 별도의 학습 데이터 세트와 예측할 테스트 데이터 세트를 재생성하는 기법입니다. 스태깅 모델의 핵심은 바로 메타 모델이 사용할 학습 데이터 세트와 예측 데이터 세트를 개별 모델의 예측값들을 스태깅 형태로 결합해 생성하는데 있습니다.
What RADAR observed and classified to build this opportunity. It is what the source published, not a verification that the offer is still active.
분류 모델 정리. 대부분의 앙상블 기법은 결정 트리 기반의 다수의 약한 학습기를 결합해 변동성을 줄여 예측 오류를 줄이고 성능을 개선하고 있습니다. 결정 트리 알고리즘은 정보의 균일도에 기반한 규칙 트리를 만들어서 예측을 수행합니다. 결정 트리는 다른 알고리즘에 비해 비교적 직관적이어서 어떻게 예측 결과가 도출되었는지 그 과정을 쉽게 알 수 있습니다. 결정 트리의 단점으로는 균일한 최종 예측 결과를 도출하기 위해 결정 트리가 깊어지고 복잡해지면서 과적합이 쉽게 발생하는 것입니다. 앙상블 기법의 대표적으로 배깅과 부스팅으로 구분될 수 있으며, 배깅 방식은 학습 데이터 중복을 허용하면서 다수의 세트로 샘플링하여 이를 다수의 약한 학습기가 학습한 뒤 최종 결과를 결합해 예측하는 방식입니다. 대표적인 배깅 방식은…
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