앙상블 Ensembl

1. 앙상블 개요

앙상블은 여러 개의 학습 알고리즘이나 모델을 조합하여 하나의 강력한 모델을 구축하는 방법이다. 이는 각각의 개별 모델들이 갖고 있는 약점이나 한계를 상호 보완함으로써 전체적인 성능을 향상시키기 위한 기법이다. 앙상블 기법은 머신러닝과 딥러닝 분야에서 널리 활용되며, 특히 예측 정확도를 높이고 안정성을 확보하는 데 뛰어난 성과를 보여준다. 예를 들어, Kaggle과 같은 데이터 분석 경진대회에서는 단일 모델보다 앙상블 기법을 적용할 경우 평균 약 15% 이상의 성능 향상이 나타나는 경우가 많다. 앙상블의 대표적인 방법으로는 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 스태킹(Stacking) 등이 있다. 배깅은 여러 개의 동일한 유형 모델을 학습시켜 그 예측 결과를 평균하거나 투표하는 방식이며, 대표적으로 랜덤 포레스트가 있다. 부스팅은 약한 학습기를 순차적으로 학습시켜 오차를 최소화하는 방향으로 강력한 예측기를 만들어내며, 대표적으로 아달랜드(Adaboost), 그래디언트 부스팅이 있다. 스태킹은 여러 개의 서로 다른 모델을 결합하여 최종 예측을 하는 방식으로, 다양한 모델의 강점을 모두 활용할 수 있다. 앙상블 기법은 의료 영상…