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배깅(Bagging)이란?배깅은 동일한 알고리즘을 사용하여 여러 개의 개별 모델을 구성하는 방법입니다. 각 학습자는 원본 데이터에서 랜덤으로 샘플링(행(row)을 랜덤으로 선택)된 서브셋을 사용해 학습되며, 최종 예측은 이들의 예측을 평균내거나 다수결 투표로 결정됩니다. 대표적인 예로는 "랜덤 포레스트"가 있습니다. Bagging, 또는 Boostrap Aggregating은 앙상블 학습에서 사용되는 기법 중 하나인데요. 이 기법은 주로 모델의 분산을 줄이고 예측 성능을 향상하기 위해 사용되죠. Bagging은 랜덤포레스트와 유사하지만, 중요한 차이가 있습니다. 랜덤 포레스트는 각 결정 트리(Decision Tree)가 일부 피처만을 사용해 학습되는 반면, Bagging은 모든 피처를 사용합니다.배깅(B..

사이킷런(Scikit-learn)은 파이썬에서 사용할 수 있는 강력한 머신러닝 라이브러리입니다. 사이킷런은 다양한 머신러닝 알고리즘과 유틸리티 함수들을 제공하여 데이터 분석과 예측 모델링을 쉽게 할 수 있도록 도와줍니다. 분류(Classification)는 지도학습(Supervised Learning)의 한 종류로, 주어진 데이터를 미리 정의된 클래스 레이블 중 하나로 분류하는 문제를 말합니다. 이를 위해 분류 모델은 입력 데이터와 해당 데이터의 정답인 클래스 레이블 사이의 관계를 학습하여 새로운 데이터에 대한 클래스를 예측합니다. 붓꽃이란? 붓꽃은 세포핵을 둘러싼 꽃받침(sepal)과 꽃잎(petal)으로 구성되어 있으며, 이러한 특징을 기반으로 붓꽃의 품종을 식별할 수 있습니다. 붓꽃의 품종은 주로 ..