앙상블(ensemble) 방법 중에 boosting method가 있습니다. bagging도 ensemble에 속하는데, boosting과 차이가 있습니다. bagging 방법은 boostrap으로 데이터를 resampling해서 여러 개의 모델을 만들어서, 그 모델들을 종합하는 방식입니다. boosting 역시 여러 개의 모델을 만들지만, 그 모델에 가중치를 부여해서 가중치를 반복적으로 업데이트하는 방식입니다. Adaboost Updates weights of the observations at each iteration. Weights of well classified observations decrease relatively to weights of misclassified observations...