배깅1 의사결정트리 배깅(Bagging)과 랜덤포레스트(Random Forest) 쉽게 이해하기 Bagging과 random forests는 의사결정 트리(decision tree)를 발전시켜 더 좋은 예측 모델을 만들기 위해 사용되는 기법이다. 배깅(Bagging) Bootstrap aggregation을 줄여 bagging이라고 부른다. Bootstrap으로 생성된 sample data sets 각각으로 모델을 만든 뒤 모델의 평균값으로 예측을 하는 방법이다. 자세한 부트스트랩 개념은 다음 페이지를 참고하면 된다. Bootstrap sampling (Bootstrapping, 부트스트랩 샘플링) 쉽게 이해하기 Bootstrap (부트스트랩)은 데이터 내에서 반복적으로 샘플을 사용하는 resampling 방법 중 하나이다. 다른 resampling 방법인 K-Fold Cross Validation.. 2020. 11. 3. 이전 1 다음
