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앙상블 로지스틱 회귀
앙상블 로지스틱 회귀는 훈련 데이터의 다양한 부분집합 또는 섭동에 대해 여러 로지스틱 회귀 분류기를 훈련시키고, 평균 또는 투표를 통해 확률 추정치를 결합합니다. 이 접근 방식은 로지스틱 회귀의 확률적 해석 가능성을 유지하면서 집계를 통해 분산을 줄이고 예측 안정성을 향상시킵니다.
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출처
- Breiman, L. (1996). Bagging predictors. Machine Learning, 24(2), 123–140. DOI: 10.1007/BF00058655 ↗
- Polikar, R. (2006). Ensemble based systems in decision making. IEEE Circuits and Systems Magazine, 6(3), 21–45. DOI: 10.1109/MCAS.2006.1688199 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble Logistic Regression (Combined Logistic Classifier Ensemble). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/ensemble-logistic-regression
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