실행 결과

Accuracy: 71.36 %
Standard Deviation: 4.84 %

에이다 부스트는 여러 개의 약한 분류기를 사용해 강력한 모델을 만드는 방법이므로 랜덤 포레스트와 함께 앙상블 분류기에 해당됩니다. 따라서 sklearn.ensemble에서 해당 함수를 불러왔습니다.

앙상블 방법의 대표적인 두 가지는 이처럼 이전 분류기와 다음 분류기의 결과를 서로 연결하는 방식의 부스팅(boosting) 방법과, 여러 분류기를 따로따로 훈련한 후 다수의 결과를 통해 최종 결과를 정하는 배깅(bagging) 방법이 있습니다. 배깅 방식은 12절에서 다시 소개합니다.