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[기계학습] 에이다부스트, 그래디언트 부스트

에이다부스트(AdaBoost) 에이다부스트는 Adaptive Boosting의 줄임말로, 약한 학습기를 순차적으로 학습시키면서 이전 모델들이 잘못 분류한 데이터에 대해 가중치를 조정해 나가는 방법입니다. 가중치 부여: 처음에는 모든 데이터 샘플에 동일한 가중치가 부여됩니다. 학습 및 가중치 업데이트: 각 학습기가 순차적으로 학습하면서, 잘못 분류된 데이터 샘플들의 가중치를 높이고, 올바르게 분류된 데이터 샘플들의 가중치를 낮춥니다. 최종 예측: 모든 학습기가 학습을 마친 후, 학습기들의 예측을 가중합하여 최종 예측을 만듭니다. 에이다부스트(AdaBoost) 동작 원리 AdaBoost는 아래와 같은 순서로 동작합니다: 데이터셋의 각 샘플에 동일한 가중치가 부여됩니다. 초기 가중치는 1/N으로 설정되며, N..
Programming/Machine learning 2023. 6. 8. 19:33
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