꿈라CBT다음 <보기>에서 설명하는 앙상블 기법으로 가장 적절한 것은?
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- 여러 모델을 동시에 만들지 않고 차례대로 하나씩 학습시킨다.
- 새로 학습하는 모델은 앞선 모델이 틀린 데이터에 더 큰 가중치를 두어, 이전의 실수를 보완하는 방향으로 만들어진다.
- 이 과정을 반복하며 단순한 모델들을 이어 붙여 점차 강한 예측기를 완성한다.
- 대표적인 구현으로 AdaBoost, Gradient Boosting, XGBoost 등이 있다.
- 1배깅(Bagging)
- 2부스팅(Boosting)
- 3스태킹(Stacking)
- 4보팅(Voting)