꿈라CBT앙상블 기법인 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?
- 1배깅은 원본 데이터로부터 복원추출을 반복하여 여러 개의 학습 데이터 세트를 생성한다.
- 2배깅과 부스팅은 모두 개별 모델을 동시에 학습시키는 병렬 처리가 가능하다.
- 3부스팅은 이전 모델이 잘못 분류한 데이터에 더 큰 가중치를 부여하여 학습을 반복한다.
- 4일반적으로 배깅은 분산 감소에, 부스팅은 편향 감소에 효과적이다.
앙상블 기법인 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?