목차 ensemble learning Aggregating their outputs to make a prediction 여러 개의 분류기를 생성하고 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 기법. 다양한 분류기의 예측 결과를 결합하는 것이 단일 분류기보다 신뢰성이 높은 예측값을 얻을 수 있다. 1. Voting 서로 다른 알고리즘을 가진 부류기를 결합 1) Hard Voting 다수결의 원칙을 따른다. 예측한 결과값 중 다수의 분류기가 결정한 예측값을 최종 voting결과값으로 선정한다. 2) Soft Voting 분류기들의 레이블 값 결정 확률을 모두 더하고 이를 평균해서, 확률이 가장 높은 레이블 값을 최종 보팅 결괏값으로 선정한다. 2. bagging= bootstrap aggre..
