파이썬 머신러닝 완벽 가이드 (권철민 저)을 요약정리했습니다. 스태킹 앙상블 스태킹은 개별적인 여러 알고리즘을 서로 결합해 예측 결과를 도출한다는 점에서 배깅 및 부스팅과 공통점을 가지고 있다. 가장 큰 차이점은 개별 알고리즘으로 예측한 데이터를 기반으로 다시 예측을 수행한다는 것이다. 즉, 개별 알고리즘의 예측 결과 데이터 셋을 최종적인 메타 데이터 셋으로 만들어 별도의 ML알고리즘으로 최종학습을 수행하고 테스트 데이터를 기반으로 다시 최종 예측을 수행하는 방식이다. 스태킹 모델은 두 종류의 모델이 필요한데, 첫 번째는 개별적인 기반 모델이고, 두 번째는 이 개별 기반 모델의 예측 데이터를 학습 데이터로 만들어서 학습하는 최종 메타 모델 이다. 스태킹을 적용할 때는 많은 개별 모델이 필요하다. 2~3개..