앙상블 학습

앙상블 학습은 여러 학습기의 결합을 통해 예측 성능을 향상시키는 머신 러닝 방법입니다. 이 방법의 주요 목표는 다양한 학습기를 통합하여 모델의 일반화 능력과 안정성을 개선하고, 과적합의 위험을 줄이는 것입니다. 실제 응용 분야에서는 분류, 회귀, 특성 선택 등에서 널리 사용되며, 복잡한 문제 해결의 효율성과 정확성을 크게 향상시킵니다.