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..
