머신러닝 기초 16 - Ensemble Learning - Stacking (스태킹)

머신러닝 기초 16 - Ensemble Learning - Stacking (스태킹)Ensemble Learning에서 Bagging, RandomForest, Boosting까지 공부하였습니다.Bagging (배깅)은 데이터를 재구성하는 것,RandomForest (랜덤포레스트)는 데이터와 변수까지 재구성하는 것Boosting (부스팅)은 맞추기 어려운 데이터에 가중치를 두면서 학습하는 것위 3가지 모델은 모두 Tree기반으로 단일 모델이었죠.따로 패키지로 만들어져 있거나, sklearn에서 가져와 바로 학습을 시켰습니다.이번 포스팅에서 다룰 Stacking (스태킹)은 Ensemble의 한 개념으로 라이브러리가 만들어져 있지 않습니다.직접 코드로 짜야하는데, 어떤 식으로 짜야하는지 개념을 보도록 하겠습니다...........

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