Data Science/파이썬 머신러닝 완벽 가이드
[sklearn] (29) Stacking 스태킹 모델
스태킹 앙상블 스태킹이 배깅, 부스팅과 다른 가장 큰 차이점은 개별 알고리즘으로 예측한 데이터를 기반으로 다시 예측을 수행한다는 것 즉, 결과데이터셋을 최종 메타 데이터셋으로 만들어 별도의 알고리즘으로 최종 학습을 수행하고 테스트셋을 기반으로 다시 최종 예측을 수행하는 방식 메타 모델: 개별 모델의 예측된 데이터셋을 다시 기반으로 하여 학습, 예측하는 방식 필요한 모델 2가지: 1. 개별적인 기반 모델 2. 최종 메타 모델 핵심은 >> 여러 개별 모델의 예측 데이터들을 스태킹 형태로 결합해 최종 메타 모델의 학습용 피처데이터, 테스트용 피처데이터를 만드는것 메타 모델용 학습데이터로 사용됨 ③ 학습된 개별 모델들은 원본 테스트데이터를 예측하여 예측값 생성, 이런 로직을 3번 반복하면서 예측값의 평균을 냄,..
