문제
배깅(Bagging) 앙상블 기법에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① 순차적으로 모델을 학습하여 이전 모델의 오류를 보완한다. ② 부트스트랩 샘플링을 통해 여러 모델을 병렬적으로 학습한다. ③ 단일 모델보다 항상 느린 예측 속도를 가진다. ④ 모든 특성을 사용하여 모델 간 다양성을 확보한다.
정답
2번
해설
배깅은 부트스트랩 샘플링으로 여러 훈련 데이터를 생성하고, 각각에 대해 모델을 병렬적으로 학습한 후 결과를 평균내는 방법입니다. ①은 부스팅의 특징, ③예측은 병렬 처리 가능하여 빠를 수 있음, ④랜덤 포레스트는 특성도 랜덤 선택.