배깅

뜻풀이

쉬운 AI 사전

1. [명사] (모델) 같은 데이터에서 무작위로 여러 번 뽑아 만든 서로 다른 학습 자료로 모델을 여럿 만들고, 그 답을 합치는 방법.

실무 AI 사전

1. [명사] (모델) 성능이 들쭉날쭉한 모델의 결과를 안정시킬 때 쓴다. 의사결정나무처럼 데이터가 조금만 달라져도 모양이 바뀌는 모델에 효과가 크고, 모델들을 동시에 학습할 수 있어 병렬화가 쉽다.

전문 AI 사전

1. [명사] (모델) 부트스트랩 표본(복원 추출)으로 각 학습기를 독립 학습한 뒤 회귀는 평균, 분류는 다수결로 집계한다. 주로 분산을 줄이며 편향은 크게 바꾸지 못한다. 뽑히지 않은 표본으로 성능을 가늠하는 OOB 오차를 공짜 검증으로 쓸 수 있다. 랜덤 포레스트는 여기에 피처 무작위 선택을 더한 변형이다.

관용구/함께 쓰는 말

• 부트스트랩 표본 - 원래 데이터에서 같은 크기로 복원 추출해 만든 학습용 표본.
• OOB 오차 - 한 번도 안 뽑힌 데이터로 계산하는 오차. 별도 검증 없이 성능을 가늠하는 데 쓴다.

쉬운 비유

시험 문제를 여러 반에 조금씩 다르게 섞어 나눠 주고, 반마다 낸 답을 모아 가장 많은 답을 고르는 것과 같다. 한 반이 틀려도 전체 답은 크게 흔들리지 않는다.

예문

• 나무 한 그루는 데이터가 바뀔 때마다 모양이 달라져서 배깅으로 100그루를 묶었다.
• 배깅을 쓰면 별도 검증 데이터 없이도 OOB 점수로 대략적인 성능을 볼 수 있다.
• 모델이 과적합 때문에 불안정해서 배깅을 적용했더니 점수 편차가 줄었다.

헷갈리는 용어 비교

부스팅

배깅은 모델을 동시에 독립적으로 만들어 분산을 줄이고, 부스팅은 앞선 모델의 실수에 집중해 순서대로 만들며 편향을 줄인다. 배깅은 병렬화가 쉽고 부스팅은 과적합에 더 신경 써야 한다.

맞춤법/표기법

바른 표기

배깅

주의할 표기

백깅베깅

원어

bagging (bootstrap aggregating)

다른 이름

Bagging, 부트스트랩 어그리게이팅, bootstrap aggregating, 배깅 앙상블

참고

'bootstrap aggregating'을 줄인 말이라 '배깅'으로 쓴다.

관련어