[Study] 신입 자라기 - 16

 

신입 자라기 - 16일 차

Task Logging

• 첫 재택근무
• 원격 접속에 문제가 있어서 업무시간을 원격 설정하는데 소비

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앙상블 학습이란

여러 개의 분류기를 생성하고 각 예측들을 결합함으로써 더욱 정확한 예측 결과를 도출하는 것

앙상블 학습 유형

1. Voting

• 여러 개의 분류기가 투표를 통해 최종 예측 결과를 결정하는 방식
• 서로 다른 알고리즘을 가진 분류기를 결합
• 하드 보팅 : 다수결 투표, 각 모델의 predict 결과를 취합하여 가장 많이 예측된 클래스로 최종 예측
• 소프트 보팅 : predict 클래스가 아닌 predict_proba(예측 확률)을 모든 모델로부터 받아서, 각 클래스 당 예측 확률 값을 평균 내서 최종 예측

 

2. Bagging

• 여러 개의 분류기가 투표를 통해 최종 예측 결과를 결정하는 방식
• 같은 알고리즘 기반이지만, 데이터 샘플링이 다름

 

3.Boosting

여러 개의 분류기 사용

각 분류기끼리 서로 영향을 미침

대부분 결정 트리가 기반이 됨

여러 개의 약한 학습기를 순차적으로 학습 및 예측하면서 잘못 예측한 데이터에 가중치를 부여해 오류를 개선하며 점진적으로 학습

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출근길에 보는 CS

• 재택을 하다 보니 무의식적으로 안 봤다.
• 내일부터 30분 정도 보고 재택 시작해야겠다.