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앙상블 의사결정나무
앙상블 의사결정나무(Ensemble Decision Tree) 방법은 여러 개의 의사결정나무를 훈련하고 그 결과들을 결합하여 단일 나무보다 더 정확하고 안정적인 예측을 생성합니다. 배깅(bagging), 무작위 부분 공간(random subspacing), 투표(voting)와 같은 전략을 포함하며, 테이블 형식의 분류 및 회귀 작업에 가장 효과적인 즉시 사용 가능한(off-the-shelf) 기술 중 하나입니다.
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출처
- Dietterich, T. G. (2000). Ensemble methods in machine learning. In Multiple Classifier Systems, Lecture Notes in Computer Science, vol. 1857, pp. 1–15. Springer, Berlin, Heidelberg. DOI: 10.1007/3-540-45014-9_1 ↗
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123–140. DOI: 10.1007/BF00058655 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Decision Tree (Combined Decision Tree Classifiers and Regressors). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/ensemble-decision-tree
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