1. 앙상블 학습의 개념앙상블 학습이란 여러 개의 분류기를 생성하고 각 예측들을 결합함으로써 보다 정확한 예측을 도출하는 기법입니다.앙상블 학습 → 선형 분류기와 같은 간단한 학습기로 학습을 수행하되, M개의 학습기를 결합함으로써 결과적으로 더 좋은 성능을 가진 학습기를 만들고자 하는 방법 → 고려사항: 어떤 학습기? 어떻게 결합? 학습기 선택을 위한 차별화 방법 → 학습 알고리즘의 차별화, 모델 선택과 관련된 파라미터의 차별화, 학습 데이터의 차별화 결합 방법 → 병렬적 결합, 순차적 결합 학습 데이터 생성 방법에 따른 분류 → 필터링에 의한 방법, 리샘플링에 의한 방법(예, 배깅), 가중치 조정에 의한 방법(예, AdaBoost) 2. 배깅과 보팅 배깅 → 리샘플링 기법을 적용한 학습기 선택 방법 배..