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베이지안 부스팅
베이지안 부스팅은 확률론적 베이지안 추론과 부스팅 앙상블 기법을 통합하여, 여러 개의 약한 학습기를 결합하면서도 예측에 대한 불확실성 정량화를 완전히 유지합니다. 단일 점 추정치를 생성하는 표준 그래디언트 부스팅과 달리, 베이지안 부스팅은 앙상블 출력에 대한 사후 분포를 생성하여 예측과 함께 보정된 신뢰 구간을 가능하게 합니다.
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출처
- Ridgeway, G. (1999). The state of boosting. Computing Science and Statistics, 31, 172–181. link ↗
- Chipman, H. A., George, E. I., & McCulloch, R. E. (2010). BART: Bayesian additive regression trees. Annals of Applied Statistics, 4(1), 266–298. DOI: 10.1214/09-AOAS285 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Boosting (Probabilistic Ensemble Learning). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/bayesian-boosting
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