Ensemble Learning

Random Forest - decision tree 여러개

 

Bagging - 랜덤 샘플링 여러개,  병렬로 학습 가능

 

Boosting - 가중치를 매겨서 학습, 이전 모델의 결과를 이어받아 순차적으로 학습

 

XGBoost가 최근인편

 

boosting 이 더 정확도가 높은 반면 bagging이 overfitting 방지에 좋다