1. 코드 목적 및 역할약한 학습기(Decision Stump)를 여러 차례 순차적으로 학습시켜 강력한 앙상블 모델을 만드는 부스팅 기법을 실습.+) 부스팅이란?- 약한 학습기 (성능이 좋지 않은 간단한 모델)를 반복적으로 학습하여 강한 학습기(성능이 뛰어난 모델)를 만드는 앙상블 기법 AdaBoost와 Gradient Boosting의 차이점(가중치 업데이트 방식, 학습률 등)을 체험.역할 : - Iris 데이터 분할 → AdaBoost 학습→ 예측·평가- GradientBoosting 학습→ 예측·평가 (정확도 비교)- 마지막으로 결정트리(분류·회귀) 모델의 구조와 변수 중요도를 시각화2. 필수 라이브러리 라이브러리 / 모듈 ..
