Back to the Basics Back to the Basics

머신러닝에서 단일 모델의 한계를 극복하는 대표적 방법이 바로 앙상블 학습(Ensemble Learning) 입니다.이번 글에서는 다양한 앙상블 기법의 개념, 대표 모델, 튜닝 포인트, 그리고 실전 코드 예제까지 폭넓게 정리합니다.실무 프로젝트에서 최고 성능을 내고 싶다면 반드시 이해해야 할 필수 영역입니다. 1. 앙상블 학습이란? 앙상블(Ensemble)은 여러 개의 모델을 조합하여 예측 성능을 높이는 전략입니다.개별 모델의 약점을 서로 보완하면서 더욱 안정적이고 강건한 예측을 만들 수 있습니다. 약한 학습기(weak learner) → 강한 학습기(strong learner) 2. 주요 앙상블 전략 2.1 배깅 (Bagging) 데이터의 샘플을 중복 추출하여 여러 모델을 학습시키고 평균을 내는 방..