[바람돌이/머신러닝] 앙상블(Ensemble Learning)(3) - 스태킹(Stacking) 이론

안녕하세요. 오늘은 앙상블 기법 중 스태킹(Stacking)에 대해서 정리하겠습니다. 스태킹은 기존 부스팅처럼 어떤 알고리즘의 방식보다는 학습의 구조라고 생각할 수 있을 것 같습니다.스태킹(Stacking) 스태킹은 meta-level learning이라고 불리우는데 스태킹을 가장 간단하게 정리하자면 예측값으로 실제값을 다시 예측하는 기법입니다. 스태킹의 경우 일반 알고리즘과 다르게 2단계로 학습을 진행하는데요. 위의 개념들이 어떤 식으로 적용되고 기존의 방법과 어떻게 다른지 아래 그림을 보겠습니다. 우선 일반적인 배깅 기법인 랜덤포레스트를 적용한다면 위와 같이 표현할 수 있습니다. 그 안에 많은 과정이 있겠지만 생략하고 X_train, ..........

[바람돌이/머신러닝] 앙상블(Ensemble Learning)(3) - 스태킹(Stacking) 이론에 대한 요약내용입니다.

자세한 내용은 아래에 원문링크를 확인해주시기 바랍니다.

원문링크 : [바람돌이/머신러닝] 앙상블(Ensemble Learning)(3) - 스태킹(Stacking) 이론