앙상블 기법 파훼 1️⃣

주제 학습, ensemble, voting, 앙상블, stacking, 보팅, 스태킹

  • 주제학습 프로젝트
  • 4 시간 2 스테이지
  • 430 명

프로젝트 설명

어떤 프로젝트일지 시작하기 전에 읽어보세요

앙상블 기법은 머신 러닝 분야에서 여러 모델을 결합하여 개별 모델의 한계를 극복하고 전체적인 예측 성능을 향상시키는 방법입니다. 이 접근법은 예측의 정확성과 견고성을 높이는 데 큰 도움을 줍니다.

앙상블의 핵심은 다양한 유형의 모델을 조합하는 데에 있습니다. 서로 다른 모델들이 각기 다른 유형의 오류를 나타내기 때문에, 이들을 결합함으로써 전반적인 오류를 줄일 수 있습니다. 이 과정에서 모델들의 강점은 증폭되고 약점은 상쇄되는 효과를 얻을 수 있습니다.

또한, 모델들을 어떻게 결합하느냐는 앙상블의 성능에 영향을 미칩니다. 이번 주제학습에서는 여러 모델의 예측을 종합하는 보팅 방식과 다수의 모델 출력을 통합하여 새로운 예측을 생성하는 스태킹에 대해 알아보겠습니다.

프로젝트 과정

차근차근 단계를 밟아 학습해보세요.

스테이지 2 개

1. 보팅
2. 스태킹
해커톤
웹 로그 기반 조회수 예측 해커톤
지금 바로 데이터 분석가로서의 첫걸음을 내딛어 보세요.
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내 학습 진도

1. 보팅
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