Q.422026년49회보통 변형3과목 · 데이터 분석🔖 저장🚨 오류신고앙상블(Ensemble) 학습에 대한 설명으로 가장 부적절한 것은?1앙상블 학습은 여러 개의 예측 모형을 결합하여 단일 모형보다 예측 성능과 안정성을 높이는 방법이다.2랜덤 포레스트는 다수의 의사결정나무를 결합하여 만든 대표적인 앙상블 모형이다.3여러 모형이 결합되기 때문에 앙상블 모형은 개별 모형에 비해 결과 해석이 용이하다.4부스팅(Boosting)은 앙상블 학습에 속하는 기법 중 하나이다.정답: 3번 · 여러 모형이 결합되기 때문에 앙상블 모형은 개별 모형에 비해 결과 해석이 용이하다.해설해설 불러오는 중…정답 확인
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