Ensemble을 통한 머신러닝 효과 향상

 

Ensemble 학습은 여러 모델을 결합하여 머신러닝 결과를 향상시키는 데 도움이됩니다. 이 접근법은 단일 모델에 비해 더 나은 예측 성능을 제공합니다. 그래서 Ensemble 방법은 Netflix Competition, KDD 2009, Kaggle과 같이 많은 권위있는 머신러닝 대회에 처음으로 등장하였습니다.

Ensemble 방법은 decrease variance(bagging), bias(boosting) 또는 improve predictions(stacking)을 위해 여러 가지 머신러닝 기술을 하나의 예측 모델로 결합하는 메타 알고리즘입니다.

 

 

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