꿈라CBT앙상블 기법 중 하나인 배깅(Bagging)에 관한 설명으로 올바른 것은?
- 1Bootstrap Aggregation을 뜻하며, 샘플을 여러 번 추출해 부트스트랩 자료를 만들고 각 부트스트랩 자료를 결합해 학습시키면서 결과물을 집계하여 최종 예측 모형을 만든다.
- 2가중치를 이용해 약 분류기를 강 분류기로 발전시키는 방법으로, 첫 모형의 예측 결과에 따라 가중치를 부여한 뒤, 잘못 분류된 데이터에 집중해 새로운 분류 규칙을 만드는 과정을 반복한다.
- 3배깅에 랜덤 과정을 더한 방법으로, 훈련 과정에서 만들어진 다수의 결정트리로부터 분류 또는 회귀분석(예측) 결과를 산출한다.
- 4배깅 학습법을 활용하면 편향(Bias)이 낮은 과소적합 모형과 편향이 높은 과적합 모형 모두를 개선하여 예측결과의 분산을 감소시킨다.