"약한" 모델의 강점

Python에서의 앙상블 기법

Román de las Heras

Data Scientist, Appodeal

"약한" 모델

투표와 평균화:

  • 소수의 추정기
  • 정교 조정된 추정기
  • 개별적으로 학습됨

새 개념: "약한" 추정기

Python에서의 앙상블 기법

약한 vs 강한.jpeg

Python에서의 앙상블 기법

"약한" 모델의 특성

약한 추정기

  • 무작위 추정보다 성능이 좋음
  • 가벼운 모델
  • 학습·평가 시간이 짧음

예: 의사결정나무

약한 의사결정나무.bmp

Python에서의 앙상블 기법

"약한" 모델 예시

일부 "약한" 모델:

  • 의사결정나무: 깊이 작음

  • 로지스틱 회귀

  • 선형 회귀

  • 기타 제약된 모델

샘플 코드:

model = DecisionTreeClassifier(
    max_depth=3
)

model = LogisticRegression( max_iter=50, C=100.0 )
model = LinearRegression()
Python에서의 앙상블 기법

연습해 봅시다!

Python에서의 앙상블 기법

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