Data Science/파이썬 머신러닝 완벽 가이드
[sklearn] (19) 앙상블 기법 Ensemble, 위스콘신 유방암 데이터 - VotingClassifier(), load_breast_cancer()
앙상블 학습 앙상블 기법: 여러 개의 분류기(classifier)를 생성하고 그 예측을 결합함으로써 보다 정확한 최종 예측을 도출하는 기법 대부분의 정형데이터 분류 시에는 앙상블이 뛰어난 성능을 나타내고 있음 대표적으로 랜덤포레스트와 그라디언트 부스팅 알고리즘이 있음 최신 기법으로는 XGBoost(eXtra Gradiant Boost)와 LightGBM(Light Gradiant Boost), Stacking이 주목 받음 보팅(Voting): 일반적으로 서로 다른 알고리즘을 가진 분류기를 결합하는 것 배깅(Bagging): 각각의 분류기가 모두 같은 유형의 알고리즘 기반이지만, 데이터 샘플링을 서로 다르게 가져가면서 학습을 수행하는 것 >> 랜덤 포레스트 붓스트래핑(bootstrapping): 개별 cl..
