oob 평가 앙상블 학습에서 훈련 세트를 샘플링할때 중복을 허용하는 배깅 방식을 채택할 경우, 일반적으로 훈련 샘플의 63%만 샘플링이 되는데, 이는 나머지 37%의 데이터는 훈련에 쓰이지 않는다. 이러한 데이터를 oob(out-of-bag)라고 하는데, 앙상블의 평가에 이 oob 샘플을 활용할 수 있다. bag_clf = BaggingClassifier(DecisionTreeClassifier(), n_estimators=500, max_samples=30, bootstrap=True, n_jobs=-1, oob_score=True) bag_clf.fit(X_train, y_train) y_pred = bag_clf.predict(X_valid) BaggingClassifier 객체 생성 시 oob_s..

앙상블 학습(Ensemble Learning) '앙상블 학습은 여러 모델이 전략적으로 생성되고 결합되어 특정 계산 지능 문제를 해결하는 과정이다.' 출처 : www.scholarpedia.org/article/Ensemble_learning Ensemble learning - Scholarpedia Ensemble learning is the process by which multiple models, such as classifiers or experts, are strategically generated and combined to solve a particular computational intelligence problem. Ensemble learning is primarily used to i..