Adaboost(Adaptive Boosting)

Adaboost(AdaBoost, Adaptive Boosting)는 약한 학습기(weak learners)를 결합하여 강한 학습기(strong learner)를 만드는 앙상블 학습 방법 중 하나입니다. 여기서 약한 학습기란 개별적으로는 성능이 좋지 않지만, 여러 개를 결합하면 성능이 크게 향상되는 모델을 말합니다. AdaBoost는 주로 의사결정 스텀프(decision stump, 깊이가 1인 의사결정 나무)를 약한 학습기로 사용합니다.AdaBoost의 원리AdaBoost의 핵심 아이디어는 각 학습기의 예측 오류에 따라 데이터 포인트의 가중치를 조정하여 다음 학습기에서 더 나은 예측을 할 수 있도록 하는 것입니다. AdaBoost는 반복적으로 학습기를 학습시키고 결합하는 과정에서 오류가 큰 데이터 포인..
ML 2024. 5. 30. 15:13
1