앙상블 학습(Ensemble Learning)

개념

• 기계학습의 한 분류 방법을 통해 여러 개의 분류기(Classifier)를 생성하고 그것들의 예측을 결합함으로써 새로운 가설(Hyphothesis)를 학습하는 방법
• 다양한 분류기의 예측결과를 결합함으로써 단일 분류기보다 신뢰성이 높은 예측값을 얻는 것이 목표

학습 개념도

예측값 결함 과정

• simple majority voting(투표방법)을 통해 예측값 결함
• 대상 분류기의 다양성(diversity)가 요구됨