꿈라CBT앙상블 분석(Ensemble Analysis)의 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting) 학습 방법에 관한 다음 설명 중 옳지 않은 것을 고르시오.
- 1배깅은 Bootstrap Aggregation의 줄임말로, 모형마다 임의의 데이터세트를 만들며 이때 만들어지는 데이터세트는 기존 데이터세트로부터 중복을 허용하여 추출한다.
- 2부스팅 방식은 여러 모형을 서로 독립적으로 병렬 처리하며, 각 모형은 서로 영향을 주고받지 않는다.
- 3배깅 기반 앙상블 모형에서는 전체 모형 결과의 평균을 구하거나(예측) 과반수 투표를 수행(분류)한다.
- 4부스팅 방식은 이전 모형의 오차를 보완하는 방식으로, 데이터를 무작위로 선택하되 이전 학습에서 오차가 컸던 데이터에 가중치를 주어 데이터세트를 구성한다.