보팅1 앙상블 모델 앙상블은 여러 개별 모델을 결합하여 하나의 강력한 모델을 형성하는 기술입니다. 이는 각 모델의 약점을 서로 보완하고 강점을 결합하여 높은 정확도와 안정성을 달성하는 데 도움이 됩니다. 1. 보팅( Voting) 1-1. VotingClassifier VotingClassifier는 여러 개의 서로 다른 머신러닝 분류기(Classifier)를 결합하여 하나의 강력한 앙상블 모델을 만드는 데 사용되는 Scikit-learn 라이브러리의 클래스입니다. 이는 앙상블 학습의 일종으로, 다양한 분류기의 예측을 조합하여 높은 정확도를 달성하려는 목적으로 사용됩니다. Hard Voting: Hard Voting은 다수결 원칙을 기반으로 합니다. 즉, 각 분류기가 투표를 하고, 다수의 분류기가 선택한 클래스를 최종 예측.. 2023. 12. 29. 이전 1 다음