문제
부스팅(Boosting) 앙상블 기법에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① 여러 모델을 독립적으로 학습시킨 후 결과를 평균낸다. ② 이전 모델의 오류를 보완하는 방향으로 순차적으로 모델을 학습시킨다. ③ 무작위로 선택된 특성만을 사용하여 모델을 학습시킨다. ④ 비지도 학습에서만 사용할 수 있다.
정답
2번
해설
②번이 정답입니다. 부스팅은 이전 모델이 잘못 예측한 데이터에 가중치를 부여하여 다음 모델이 이를 보완하도록 순차적으로 학습하는 앙상블 기법입니다. ①번은 배깅의 특징, ③번은 랜덤포레스트의 특징, ④번은 틀린 설명입니다.