문제
다음 설명에 해당되는 앙상블 기법은?
여러 개의 붓스트랩 자료를 생성하고 각 붓스트랩 자료에 예측 모형을 만든 후 결합하여 최종 예측 모형을 만드는 방법.
① 배깅(Bagging) ② Voting ③ 부스팅(Boosting) ④ Stacking
정답
1번
해설
정답: 1. 원자료에서 복원추출로 여러 개의 붓스트랩(bootstrap) 표본을 만들고 각각에 모형을 학습한 뒤 (투표·평균으로) 결합하는 앙상블 기법은 배깅(Bagging, Bootstrap Aggregating)이다.
오답 풀이
- 1번: 붓스트랩 표본 각각에 모형을 만들어 결합하는 배깅이라 정답이다.
- 2번: Voting은 서로 다른 여러 모형의 예측을 다수결/평균으로 결합하는 방식으로, 붓스트랩 생성이 핵심이 아니다.
- 3번: 부스팅은 약한 학습기를 순차적으로 학습하며 이전 오분류에 가중치를 주는 방식이다.
- 4번: Stacking은 여러 모형의 예측을 메타 모형의 입력으로 다시 학습하는 방식이다.
보충 개념 배깅은 병렬적·복원추출 기반으로 분산을 줄이고(대표: 랜덤 포레스트), 부스팅은 순차적으로 편향을 줄인다(대표: AdaBoost, GBM).