안녕하세요~ 오늘은! 앙상블 방법으로 머신 러닝 모델의 정확성을 개선하는 방법을 알아보려고 합니다. 앙상블 방법이 무엇인지, 어떻게 작동하는지 설명하고 Python 코드 예제로 앙상블을 구현해 보겠습니다. 어설픈 가이드지만 머신 러닝 모델을 한 단계 더 업그레이드해서 더 나은 결과를 얻을 수 있으면 좋겠습니다 ^v^ 앙상블 방법은 머신 러닝에서 여러 모델의 예측을 결합해서 모델의 성능을 향상시키는 데 사용되는 중요한 기술이에요. 이 방법은 모델의 정확도를 높이고 일반화를 향상시켜서 실제 응용 프로그램에서 더 안정적으로 만들 수 있습니다. 앙상블 방법에는 여러 가지 유형이 있습니다. 1. 배깅(Bagging): 배깅은 데이터의 서로 다른 하위 집합에 대해서 훈련된 여러 모델을 생성하고 과적합이나 분산을 줄..
