Ensemble Learning(앙상블 학습)은 여러 개의 분류기(Classifier)를 생성하고 그 예측을 결합하여 보다 정확학 최종 예측을 도출하는 기법이다. 이미지, 영상, 음성 등의 비정형 데이터의 분류는 딥러닝이 앙상블보다 뛰어난 성능을 보이고 있지만 정형 데이터 분류에 있어서는 앙상블이 더 뛰어난 성능을 나타내고 있다. 대표적인 앙상블 학습 유형은 3가지가 있다. 보팅(Voting) 배깅(Bagging) 부스팅(Boosting) 이번 글에서는 앙상블 학습 유형 중 하나인 보팅(Voting)에 대해 소개한다. Voting Voting은 일반적으로 서로 다른 알고리즘을 가진 분류기를 결합한다. 위의 그림은 Voting 방식을 도식화한 것이다. 동일한 데이터 셋에 대하여 Decision Tree, ..
