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[Find-A][Scikit Learn] 앙상블 학습

앙상블 학습 가장 좋은 모델 하나보다 비슷한 일련의 예측기로부터 예측을 수집하여 더 좋은 예측을 얻는 것 투표 기반 분류기 정확도가 80% 정도 되는 분류기를 여러 개 훈련시켰다고 가정 더 좋은 분류기를 만드는 매우 간단한 방법은 각 분류기의 예측을 모아 가장 많이 선택된 클래스를 예측 이렇게 다수결의 투표 즉, 통계적 최빈값으로 정해지는 분류기를 직접 투표(hard voting)이라 함 이 다수결 투표 분류기가 앙상블에 포함된 개별 분류기 중 가장 뛰어난 것보다 정확도가 높은 경우가 많음 각 분류기가 약한 학습기(weak learner)일지라도 많고 다양하면 앙상블은 강한 학습기(strong learner)가 될 수 있음 큰 수의 법칙 import numpy as np import pandas as p..
학회 세션/파인드 알파 2022. 8. 28. 13:18
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