보팅1 앙상블 학습에서 Voting 간단한 예를 통해서 LogisticRegrerssion , KNN 두 개별모델의 성과와 두 모델의 Voting 을 통한 성과를 본다. 여러 분류학습기(estimators)들을 생성하고 예측을 결합하여,단일 분류기가 가진 것보다 더 나은 예측결과를 도출하기 위한 기법을 말한다.넓은 의미로 앙상블 학습은 서로 다른 모델을 결합한 것을 얘기하기도 한다.앙상블 학습의 유형으로 보팅 voting, 배깅 bagging, 부스팅, boosting, 스태킹 stacking 등이 있다. In [ ]:from sklearn.datasets import load_breast_cancerfrom sklearn.ensemble import VotingClassifierfrom sklearn.linear_model impo.. 2024. 8. 28. 이전 1 다음
