bootstrap aggregating
배깅(bagging)은 bootstrap aggregating의 약자로, 부트스트랩을 통해 조금씩 다른 훈련 데이터에 대해 훈련된 기초 분류기들을 결합시키는 방법이다. 부트스트랩이란, 주어진 훈련 데이터에서 중복을 허용하여 원 데이터와 같은 크기의 데이터를 만드는 과정을 말한다. 배깅을 통해 랜덤 포레스트를 훈련시키는 과정은 다음과 같이 크게 세 단계로 구성되어있다. 트리는 작은 편향과 큰 분산을 갖기 때문에, 매우 깊이 성장한 트리는 훈련 데이터에 대해 과대적합(overfitting)하게 된다. 부트스트랩 과정은 트리들의 편향은 그대로 유지하면서, 분산은 감소시키기 때문에 포레스트의 성능을 향상시킨다.
랜덤 포레스트에서 bagging이 뭐의 약자야
랜덤 포레스트