MATH & ML

1. Ensemble이란 여러 모델을 이용하여 데이터를 학습하고, 모든 모델의 예측 결과를 평균하여 예측하는 방법(앙상블=뭔가 통합? 합쳐서 함께 어우른다는 느낌)1-1) Bagging방법이란 Bootstrap Aggregation의 약자로, 병렬적인 Ensemble모델로서 random sampling을 통해 여러가지 예측모형을 만들어 이를 함께 이용하여 학습하는, Variance를 감소시키기 위해 쓰는 방법(Random Forest)1-2) Boosting방법이란 Bagging방법의 변형으로 이전 모델이 예측하지 못한 데이터에 대하여 가중치를 두어서 다음 모델이 더 학습을 잘 할 수 있도록 하는 방법, Bias를 감소시키기 위해 쓰는 방법(Xgboost, Gradient Boosting, AdaBoos..