문제
부스팅(Boosting) 앙상블 기법에 대한 설명으로 가장 적절한 것은?
① 각 모델을 독립적으로 학습한 후 결과를 평균내어 최종 예측을 수행한다 ② 이전 모델이 잘못 분류한 데이터에 더 높은 가중치를 부여하여 순차적으로 학습한다 ③ 모든 특성을 사용하여 각 모델을 학습시키는 것이 특징이다 ④ 과소적합 문제를 해결하는 데 효과적이지 않다
정답
2번
해설
부스팅은 이전 모델의 오류를 보완하기 위해 잘못 분류된 샘플에 높은 가중치를 부여하고 순차적으로 모델을 학습하는 기법입니다. ①은 배깅의 특징, ③특성 선택은 부스팅의 핵심이 아님, ④부스팅은 약한 학습기들을 결합하여 과소적합을 효과적으로 해결합니다.