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새 문서: == 개요 == 분류앙상블 기법의 하나로, 여러 개의 모델을 결합해 보다 정확한 값을 만들어내는 기법이다. 그중 부스팅은 여러 분류기가 순...
== 개요 ==
분류앙상블 기법의 하나로, 여러 개의 모델을 결합해 보다 정확한 값을 만들어내는 기법이다. 그중 부스팅은 여러 분류기가 순차적으로 학습을 수행하며 다음 분류기에 가중치를 부여하면서 학습과 예측을 반복하는 기법.
=== 역사 ===
기본 알고리즘인 AdaBoost로부터 GradientBoost로, 여기에서 더 발전한 알고리즘 중 하나이다.
[[분류:머신러닝 기법]]
분류앙상블 기법의 하나로, 여러 개의 모델을 결합해 보다 정확한 값을 만들어내는 기법이다. 그중 부스팅은 여러 분류기가 순차적으로 학습을 수행하며 다음 분류기에 가중치를 부여하면서 학습과 예측을 반복하는 기법.
=== 역사 ===
기본 알고리즘인 AdaBoost로부터 GradientBoost로, 여기에서 더 발전한 알고리즘 중 하나이다.
[[분류:머신러닝 기법]]