Machine Learning
[ML] 부스팅(Boosting)
부스팅(Boosting) `부스팅(Boosting)`이란 여러 개의 learning 모델을 순차적으로 구축하여 최종적으로 합치는 방법이다. 여기서 사용하는 learning 모델은 매우 단순한 모델이다. 여기서 단순한 모델이란 Model that slightly better than chance, 즉 이진 분류에서 분류 성능이 0.5를 조금 넘는 정도의 수준의 모델을 말한다. 부스팅은 모델 구축에 순서를 고려하기 때문에 각 단계에서 새로운 base learner를 학습하여 이전 단계의 base learner의 단점을 보완하며, 각 단계를 거치면서 모델이 점차 강해진다. 부스팅 모델의 종류로는 `AdaBoost`, `GBM`, `XGBoost`, `Light GBM`, `CatBoost` 등이 있다. Ada..
