앙상블 기법에 대한 설명으로 옳은 것은? | [ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 10회 상세 페이지
1[ADsP] 데이터분석 준전문가 기출유형 모의고사 10회
앙상블 기법에 대한 설명으로 옳은 것은?
1
배깅은 비복원추출로 표본을 만든다
2
배깅은 기본 모형을 병렬로 독립 학습한다
3
부스팅은 모든 모형에 같은 가중을 준다
4
부스팅은 주로 분산 감소에 초점을 둔다
해설
배깅은 부트스트랩 표본마다 기본 모형을 서로 독립적으로 학습하므로 병렬 처리가 가능하다.
부스팅은 앞 모형의 오차를 보완하도록 순차 학습해 주로 편향을 줄이고, 성능이 좋은 모형에 큰 가중을 준다.
- 분산 감소: 배깅의 효과이며 부스팅은 편향 감소가 주목적이다
- 비복원추출: 배깅은 복원추출(부트스트랩)을 쓴다
- 같은 가중: 부스팅은 모형 성능에 따라 가중을 달리한다
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