앙상블 학습(Ensemble Learning)은 여러 모델의 예측 결과를 결합하여 단일 모델보다 더 나은 성능을 얻는 방법입니다. 이는 마치 여러 전문가의 의견을 모아 더 정확한 결정을 내리는 것처럼, 여러 개의 모델을 결합해 예측 성능을 향상시키는 방법입니다. 앙상블 학습은 과적합을 줄이고, 더 견고하고 안정적인 예측을 제공할 수 있어 데이터 과학 및 머신러닝에서 필수적인 기법으로 자리잡고 있습니다. 이번 글에서는 앙상블 학습의 대표적인 기법인 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 그리고 랜덤 포레스트(Random Forest)에 대해 다루고, 각각의 특성과 활용 사례를 쉽게 설명하겠습니다. 1. 배깅(Bagging): 안정성과 분산 감소배깅(Bootstrap Aggregating)은 동일..
