[파이썬 머신러닝 가이드] 분류 - 스태킹 앙상블

스태킹 앙상블 스태킹, 배깅(각각의 분류기가 모두 같은 유형, vs. 보팅), 부스팅 모두 개별적인 여러 알고리즘을 서로 결합해 예측 결과 도출 **가장 큰 차이점 = 스태킹은 개별 알고리즘으로 예측한 데이터를 기반으로 다시 예측을 수행한다는 것. = > 개별 알고리즘의 예측 결과 데이터 세트를 최종적인 메타 데이터 세트로 만들어 별도의 ML 알고리즘으로 최종 학습을 수행하고 테스트 데이터를 기반으로 다시 최종 예측을 수행 (개별 모델의 예측된 데이터 세트를 다시 기반으로 하여 학습하고 예측하는 방식을 메타 모델이라함) ** 필요한 두 가지 모델 1) 개별적인 기반 모델 2) 개별 기반 모델의 예측 데이터를 학습 데이터로 만들어서 학습하는 최종 메타 모델 **핵심!! 여러 개별 모델의 예측 데이터를 각각..