다음 중 분석 모형 강화 및 융합 기법에 대한 설명으로 옳지 않은 것은?

문제 1

앙상블이란 여러 모형의 결과를 종합하여 좋은 성능을 내는 모형이다.

배깅이란 부트스트랩 기반의 자료 집단을 생성하는 샘플링 기법이다.

랜덤 포레스트는 의사결정나무 모형에 부스팅을 적용하는 알고리즘으로 좋은 성능을 보인다.

부스팅은 하나의 약한 학습기를 가중치 개선을 통해 점차 강력한 분류기로 만들어 가는 기법이다.

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