Machine Learning/Ensemble
2022. 10. 17.
Ensemble Member Selection
1. 정의 Ensemble Member Selection이란, 앙상블 내 모델 조합을 최적화시키는 알고리즘이다. 2. 특징 앙상블의 성능 저하를 최소화하면서 앙상블 모델을 축소하고 이를 통해 앙상블의 계산 복잡도(computational complexity)를 감소시킨다. 단순히 voting과 stacking ensemble로 어떤 조합의 모델이 최고의 성능을 내는지 알 수 없기 때문에 ensemble member selection을 수행한다. 3. 종류 Ensemble Growing : 탐욕적 방법(Greedy manner)으로 더 이상의 성능 개선이 없을 때까지 앙상블에 모델을 추가 Ensemble Pruning : 탐욕적 방법(Greedy manner)으로 더 이상의 성능 개선이 없을 때까지 전체 ..