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1[ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 7회
(가)~(다)에 해당하는 앙상블 기법을 차례로 바르게 나열한 것은?(가) 부트스트랩 표본마다 모든 변수를 후보로 나무를 키운 뒤 다수결로 결합한다.
(나) 앞 모형이 틀린 관측치에 더 집중하도록 모형을 순차적으로 학습해 가중 결합한다.
(다) 부트스트랩 표본마다 나무를 키우되, 노드를 나눌 때마다 일부 변수만 무작위로 후보로 삼는다.
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배깅, 부스팅, 랜덤포레스트
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배깅, 랜덤포레스트, 부스팅
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랜덤포레스트, 부스팅, 배깅
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부스팅, 배깅, 랜덤포레스트
해설
(가)는 전체 변수로 병렬 학습하는 배깅, (나)는 오분류에 가중하는 순차 학습인 부스팅, (다)는 분할마다 변수를 무작위로 고르는 랜덤포레스트이다.
랜덤포레스트는 배깅에 변수 무작위 선택을 더해 나무 사이 상관을 낮춘 방법이다.
- (가)를 랜덤포레스트로 보면 모든 변수를 후보로 쓴다는 조건과 어긋난다
- (나)를 랜덤포레스트로 보면 순차 학습이라는 핵심을 놓친다
- (가)를 부스팅으로 보면 독립 병렬 학습과 다수결 결합에 맞지 않는다
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