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[개념편] 스태킹(Stacking) 이것만 알고가자! - 앙상블, 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 메타모델, 노코드분석

 [개념편] 스태킹(Stacking) 이것만 알고가자! - 앙상블, 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting), 메타모델, 노코드분석

안녕하세요, BigZami입니다~~ 저번 포스팅에서 예고했던 대로 Stacking의 사용 매뉴얼 포스팅을 들고 왔습니다! 바로 보실게요!

1. 앙상블(Ensemble)이란?

[그림1] 앙상블 출처: https://blog.naver.com/woosa7/220825080440 앙상블은 머신러닝 모델의 성능을 향상할 때 많이 쓰이는 방법으로, 하나의 모델이 아닌 여러 학습 모델을 활용해 학습을 진행시키는 방법입니다. 앙상블 개념은 지난 포스팅에서도 종종 설명드렸던 개념이죠?

랜덤포레스트 사용 매뉴얼에서 Bagging, XGBoost 사용 매뉴얼에서는 Boosting을 설명드렸는데요. ( Bagging 설명 다시보기 ) 빅재미(BigZami) 사용 매뉴얼 :: 랜덤포레스트 (2022.03.29 수정) ** 2022년 3월 29일 업데이트로 랜덤포레스트의 결과물인 변수중요도 부분이 수정되었습니다. ** 안녕하세요, BigZami 담당자 Jay 입니다!! 벌써 BigZami ... cafe....

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