32. 앙상블 모형이란 주어진 자료로부터 여러 개의 예측 모형을 만든 후 이러한 예측 모형들을 결합하여 하나의 최종 예측 모형을 만드는 방법을 말한다. 다음 중 앙상블 모형에 대한 설명으로 적절하지 않은 것은?
- ①배깅은 주어진 자료에서 여러개의 붓스트랩(bootstrap) 자료를 생성하고 각 붓스트랩 자료에 예측 모형을 만든 후 결합하여 최종 모형을 만드는 방법이다.
- ②부스팅은 배깅의 과정과 유사하여 재표본 과정에서 각 자료에 동일한 확률을 부여하여 여러 모형을 만들어 결합하는 방법이다.
- ③랜덤 포레스트는 의사결정나무모형의 특징인 분산이 크다는 점을 고려하여 배깅보다 더 많은 무작위성을 추가한 방법으로 약한 학습기들을 생성하고 이를 선형 결합해 최종 학습기를 만드는 방법이다.
- ④앙상블 모형은 훈련을 한 뒤 예측을 하는데 사용하므로 교사학습법(Supervised Learning)이다.
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