[ML] 앙상블 - Bagging

앙상블

여러 개의 모델을 학습시켜 그 모델들의 예측 결과로 더 정확한 모델을 반드는 방법이다.

 

Bagging (Bootstrap Sample Aggergating)

Bagging 이라는 단어는 Bootstrap Sample Aggergating의 줄임말이다.

 

Bootstrap Sample은 train 데이터에서 여러 개의  샘플 데이터로 나누는 것을 의미한다.

그리고 여러 개의 샘플 데이터를 각각의 모델을 사용해 학습한다.

 

여러 개의 모델에서 예측된 결과들을 평균(투표)을 구하는 것이 Aggergating이다.

(출처 : https://www.geeksforgeeks.org/ml-bagging-classifier/)