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앙상블 나이브 베이즈
앙상블 나이브 베이즈는 배깅, 특징 부분집합 또는 부스팅을 통해 데이터의 다른 관점에 노출된 여러 나이브 베이즈 분류기를 훈련시키고, 투표 또는 확률 평균화를 통해 확률적 예측을 결합합니다. 이 접근 방식은 개별 나이브 베이즈 모델의 속도와 해석 가능성을 유지하면서 앙상블 집계를 통해 분산을 줄이고 정확도를 향상시킵니다.
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출처
- Dietterich, T. G. (2000). Ensemble Methods in Machine Learning. In J. Kittler & F. Roli (Eds.), Multiple Classifier Systems (MCS 2000), Lecture Notes in Computer Science, vol. 1857, pp. 1–15. Springer. DOI: 10.1007/3-540-45014-9_1 ↗
- Lowd, D. & Domingos, P. (2005). Naive Bayes Models for Probability Estimation. In Proceedings of the 22nd International Conference on Machine Learning (ICML 2005), pp. 529–536. ACM. DOI: 10.1145/1102351.1102418 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Ensemble of Naive Bayes Classifiers. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/ensemble-naive-bayes
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