문제
머신러닝에서 앙상블 기법에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① 여러 개의 약한 학습기를 결합하여 강한 학습기를 만드는 기법이다 ② 단일 모델보다 항상 복잡도가 높아 해석이 어렵다 ③ 과적합을 방지하기 위해서는 사용하지 않는 것이 좋다 ④ 회귀 문제에만 적용할 수 있는 기법이다
정답
1번
해설
정답: ① 앙상블 기법은 여러 개의 약한 학습기(weak learner)를 결합하여 하나의 강한 학습기(strong learner)를 만드는 기법입니다. ② 해석의 어려움은 있지만 항상 복잡한 것은 아닙니다. ③ 앙상블은 오히려 과적합 방지에 효과적입니다. ④ 분류와 회귀 모두에 적용 가능합니다.