앙상블 (Ensemble)

여러 약한 학습기를 조합해 성능과 안정성을 향상시키는 영역입니다.

핵심 개념

배깅/부스팅/스태킹의 편향-분산 trade-off
트리 기반 모델의 해석 가능성 관리
과적합과 데이터 누수 방지

자주 보는 평가 지표

task-specific metrics + calibration + inference latency

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Machine Learning

분류 (Classification)

회귀 (Regression)

클러스터링 (Clustering)

차원 축소 (Dimensionality Reduction)

앙상블 (Ensemble)

랭킹 (Learning to Rank)

이상치 탐지 (Anomaly Detection)

매니폴드 학습 (Manifold)

전처리 (Preprocessing)

교차 분해 (Cross Decomposition)

반지도 학습 (Semi-supervised)

불균형 샘플링 (Imbalanced Learning)

통계/시계열 (statsmodels)

앙상블 (Ensemble)

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