모델을 조합하여 성능 높이기: 상

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.