앙상블 기법에 대한 설명으로 가장 적절한 것은? | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 1회 상세 페이지
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앙상블 기법에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
1
배깅은 직전 모형 오분류에 가중치를 준다
2
부스팅은 모형들을 병렬로 독립 학습한다
3
랜덤포레스트는 분할마다 일부 변수만 쓴다
4
배깅은 주로 편향을 줄이는 데 효과적이다
해설
랜덤포레스트는 배깅에 더해 분할마다 설명변수 일부를 무작위로 골라 나무 간 상관을 낮춘다.
배깅은 부트스트랩 표본 모형을 평균해 분산을 줄이고, 부스팅은 순차 학습으로 편향을 줄인다.
- 오분류 가중치: 부스팅의 특징
- 독립·병렬 학습: 배깅의 특징이며 부스팅은 순차적
- 편향 감소: 배깅은 주로 분산을 줄임
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