Machine learningEnsemble
부스팅 앙상블
부스팅은 약한 학습기(weak learner)를 순차적으로 훈련시키고 이전 모델이 잘못 분류한 샘플에 집중하여 이를 강력한 예측기(strong predictor)로 결합하는 앙상블 방법입니다. 각 새로운 약한 학습기는 훈련 작업의 난이도에 따라 가중치가 부여되며, 최종 예측은 가중 투표를 통해 이루어집니다. Schapire (1990)가 개척하고 AdaBoost (Freund & Schapire, 1997)에서 개선된 부스팅은 순차적 재가중화를 통해 약한 학습기(무작위보다 약간 나은)를 강력한 학습기로 변환합니다.
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출처
- Schapire, R. E. (1990). The strength of weak learnability. Machine Learning, 5(2), 197-227. DOI: 10.1023/A:1022648800760 ↗
- Freund, Y., & Schapire, R. E. (1997). A decision-theoretic generalization of on-line learning and an application to boosting. Journal of Computer and System Sciences, 55(1), 119-139. DOI: 10.1006/jcss.1997.1504 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Boosting Ensemble Method. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/ensemble-learning/boosting-ensemble
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