[4월 27일(목)] 인공지능 입문(이론) - Ensemble Learning (2)

[지각으로 초-중반 놓침]

• Depth가 1인 Decision Tree (Stump)
• Overfiting가능하다. 

 

 

 

• Data에 맞추는 것이 아닌 다른 요소를 고려하는 것
• 에러 발생 여부를 알게 되었을 때 데이터에 더 집중하는 것이 아닌 다른 요소에 집중하여 최적화 될 수 있도록 하는 것
• 예를 들어 y(1) = 0.9인데 F(x1)는 0.8이 나왔다. 데이터가 아닌 다른 parameter를 어떻게 해야할까
• F(x)와 h(x)를 병렬적으로 둘 수 있을까? -> No. F(x)를 진행한 후에 가능

 

 

 

• 초록색이 예측값이고, 점들이 실제값

 

 

• Gradient Boost + regularization을 포함한 알고리즘