스태킹(Stacking) 앙상블

1. 스태킹(Stacking)이란?

스태킹(Stacking)도 앞서 다루었던 배깅(Bagging)과 부스팅(Boosting)처럼 여러 개별 알고리즘을 결합해 예측 결과를 도출하는 방법이다. 다만 스태킹은 여러 모델의 예측 결과값을 다시 학습 데이터(메타 데이터 세트)로 만들어 별도의 ML 알고리즘(메타 모델)로 최종 학습을 수행한다는 점에서 차이가 있다. 그렇게 최종 학습을 진행한 후 테스트 데이터를 기반으로 다시 최종 예측을 수행한다.

머신러닝 앙상블(Ensemble) 학습 유형 한 눈에 비교해보기

스태킹이 반드시 성능 향상을 보장해주지는 않기 때문에 현실 모델에 적용되는 경우는 많지 않다.