랜덤포레스트1 모델 성능을 높이는 앙상블 학습의 원리와 방법 머신러닝과 딥러닝의 핵심 과제 중 하나는 바로 일관되게 높은 성능을 가진 모델을 만드는 것입니다. 하지만 하나의 단일 모델만으로는 데이터의 복잡성과 잡음을 완전히 해소하기 어렵고, 오히려 **과적합(Overfitting)**이나 편향(Bias) 문제를 일으키기 쉽습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 고안된 것이 바로 **앙상블 학습(Ensemble Learning)**입니다. 앙상블 학습은 말 그대로 여러 개의 예측 모델을 결합하여 더 우수한 성능을 얻는 기법입니다. 마치 전문가 회의에서 여러 사람의 의견을 종합해 더 나은 결론에 도달하듯, 앙상블은 서로 다른 모델들의 예측을 통합하여 오차를 줄이고 일반화 성능을 높이는 데 탁월한 효과를 보여줍니다. 특히 Kaggle 등 데이터 분석 경진대회에서 상위권 .. 2025. 3. 26. 이전 1 다음
