머신러닝 최적화1 스태킹 활용법: 머신러닝 모델 성능 극대화 전략 스태킹(Stacking)은 머신러닝에서 널리 사용되는 앙상블 기법으로, 여러 개의 예측 모델(베이스 모델)을 결합하여 최종 예측 성능을 높이는 데 활용됩니다. 이 기법은 베이스 모델에서 생성된 예측 결과를 기반으로 학습하는 메타 모델을 사용하여, 다양한 알고리즘의 장점을 결합하고 단점을 보완합니다. 스태킹은 분류(Classification)와 회귀(Regression) 문제 모두에서 효과적으로 사용되며, 데이터 과학 대회에서 우수한 성능을 자주 보여줍니다. 특히, 모델의 과적합을 줄이고 일반화 성능을 높이는 데 유리합니다. 이 글에서는 스태킹의 원리, 주요 구성 요소, 활용 사례, 및 실전 적용법에 대해 자세히 알아봅니다.목차 1. 스태킹(Stacking)이란?1-1. 앙상블 기법의 개념스태킹(Stac.. 2024. 11. 25. 이전 1 다음
