코린이의 공부일기

이전에 모델링하는 법을 배웠다면 이번엔 만들어진 모델들을 비교해보며 각각의 특징들을 보고 나은 점을 조합하여 더 나은 모델을 만들 수 있지 않을까? Ensemble * 사실 Ensemble은 현업에서는 많이 쓰이지 않는다. -> 그렇지만 성능이 좋아야하는 도메인에서는 꼭 해볼 필요가 있다.!(ex> Kaggle) - Ensamble을 예로들자면 오케라에서 음은 같지만 음색이 다른 소리를 모아 화음을 만드는 것 과 같이 Ensemble은 싱글모델보다 더 나은 성능을 위해 여러 모델을 겹친다. 일반적으로 Ensemble은 여러 모델을 합쳐 Overfitting의 경향성이 생길 확률이 높다. -Boosting 알고리즘은 High Bias에서 많이 쓰이며가중치를 활용해 약 분류기를 -> 강 분류기로 만들어주는 ..