꿈라CBT배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)의 학습 방식에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
- 1배깅은 여러 모델의 예측을 평균 내어 분산을 줄이는 데 강점이 있고, 부스팅은 앞선 모델의 오차를 순차적으로 보완하며 편향을 줄이는 데 강점이 있다.
- 2배깅은 편향을 줄이는 데, 부스팅은 분산을 줄이는 데 각각 특화되어 있다.
- 3오분류된 데이터에 가중치를 높여 가며 정확도를 단계적으로 끌어올리는 것이 배깅의 방식이다.
- 4여러 모델의 예측을 단순 평균해 과적합을 줄이는 것이 부스팅의 방식이다.