문제
배깅(Bagging) 앙상블 기법에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① 각 모델을 순차적으로 학습시켜 이전 모델의 오류를 보정한다 ② 부트스트랩 샘플링을 통해 여러 모델을 독립적으로 학습시킨다 ③ 모든 모델이 동일한 훈련 데이터를 사용한다 ④ 가중 투표 방식으로만 결과를 결합한다
정답
2번
해설
배깅은 부트스트랩 샘플링으로 여러 훈련 데이터셋을 생성하고, 각각에 대해 독립적으로 모델을 학습시킨 후 결과를 평균(회귀) 또는 투표(분류)로 결합하는 기법입니다. ①은 부스팅에 대한 설명입니다.