또자의 코딩교실

이번 포스팅에서는 머신러닝에 있어 정확도를 올리기 위한 앙상블모델들에 대해 알아보자. Ensemble Model = 여러 머신러닝 모델을 연결하여 더 강한 모델을 만드는 기법. =Voting, Stacking, Bagging, Boosting의 방법으로 동작한다. 우선 앙상블 모델이 동작하는 대표적인 방법 4개에 대하여 알아보자. Voting - 서로 다른 여러개의 학습 모델을 사용하여 평과 결과를 투표하는 방식. - Hard Voting과 Soft Voting의 두가지 방식이 있다. 1. Harding Voting = 여러개의 Sample data에서 나온 예측 결과 값 중 다수결으로 훨씬 표가 많은 값을 최종 예측값으로 결정한다. 2. Soft Voting = Sample data에서 나온 예측 결과..