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▶앙상블(Ensemble) 모델 머신러닝 앙상블이란 여러 개의 머신러닝 모델을 이용해 최적의 답을 찾아내는 기법입니다. 앙상블 기법의 종류는 다음과 같습니다. 보팅(Voting) : 투표를 통해 결과를 도출 배깅(Bagging) : 샘플 중복 생성을 통해 결과를 도출 부스팅(Boosting) : 이전 오차를 보완하면서 가중치를 부여 스태킹(Stacking) : 여러 모델을 기반으로 예측된 결과를 통해 meta 모델이 다시 한번 에측 이전에 회귀(Regression) 모델 글에서 사용한 예측 성능 시각화 함수(mse_eval)를 이용해서 모델 성능을 비교해보겠습니다. 함수에 대한 자세한 설명은 다음 링크를 참고해주세요 :) [머신러닝] ⑥ 회귀(Regression) 분석 A to Z ▶회귀분석(Regres..