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[지도 학습] 앙상블 배깅 유형 알아보기 (보팅 vs 배깅, 랜덤포레스트, 엑스트라트리)

❗본 포스팅은 권철민 선생님의 '파이썬 머신러닝 완벽가이드' 강의와 '파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝' 서적을 기반으로 개인적인 정리 목적 하에 재구성하여 작성된 글입니다. 포스팅 개요 여러 개의 개별 모델을 조합하여 최적의 모델을 만드는 앙상블 기법에 대해서 공부해보려 한다. 앙상블 기법이 무엇인지, 그리고 그 유형은 어떤 것들이 있는지 살펴볼 예정이다. 이번 포스팅으로 끝날 것 같지 않아서 이어서 계속 업로드할 예정이다. 앙상블 학습이란? (Ensemble Learning) 앙상블 기법은 여러 개의 개별 모델을 조합하여 최적의 모델로 일반화하는 방법이다. 강력한 하나의 모델을 사용하는 것이 아닌 약한 모델을 여러 개 조합하면 더 정확한 예측을 하게 되고, 과대적합 문제를 앙상블에서는 감소시킨다는 ..
Machine Learning/지도 학습 2023. 3. 13. 22:58
[지도 학습 분류] 분류 예측의 불확실성 추정 개념 잡고 가기!

❗본 포스팅은 권철민 선생님의 '파이썬 머신러닝 완벽가이드' 강의와 '파이썬 라이브러리를 활용한 머신러닝' 서적을 기반으로 개인적인 정리 목적 하에 재구성하여 작성된 글입니다. 포스팅 개요 모델의 성능 평가 지표를 공부하다가 계속해서 분류 예측의 불확실성에 대한 개념이 필요해서 이참에 한번 정리하고 진행하기로 했다. 이번 포스팅에선 이진 분류의 불확실성 추정에 대해서, 그리고 불확실성을 추정할 수 있는 함수인 decision_function과 predict_proba에 대해서 간략하게 정리하고 넘어가겠다. 불확실성 추정 불확실성을 추정한다는 것은 예측한 클래스가 무엇인지 뿐만 아니라 정확한 클래스임을 얼마나 확신하는지를 나타내는 것으로써 확률로 나타낼 수 있다. scikit-learn에서 지원하는 불확실..
Machine Learning/지도 학습 2023. 2. 12. 01:15
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