빅데이터분석기사 필기 제3회 기출 · 앙상블 분석
다음 중 훈련데이터에서 다수의 부트스트랩 자료를 생성하고 각 자료를 모델링한 후 결합하여 최종 예측 모형을 만드는 앙상블 기법은?
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정답: 1번
배깅(Bagging)은 훈련 데이터에서 부트스트랩으로 여러 표본을 복원추출해 각각 모델을 학습시킨 뒤 투표나 평균으로 결합하는 기법이므로 1번이 맞다.
2번 부스팅은 부트스트랩이 아니라 오분류 데이터에 가중치를 주며 순차 학습하고, 3번 보팅은 서로 다른 알고리즘의 예측을 결합하는 방식이며, 4번 의사결정나무는 앙상블이 아닌 단일 모델이다.
2번 부스팅은 부트스트랩이 아니라 오분류 데이터에 가중치를 주며 순차 학습하고, 3번 보팅은 서로 다른 알고리즘의 예측을 결합하는 방식이며, 4번 의사결정나무는 앙상블이 아닌 단일 모델이다.