randomforest1 Voting Classifier 여러개의 모델을 결합하여 더 좋은 예측 결과를 도출하는 앙상블 기법이다. 간단하다. 다양한 모델의 결과들을 모아서 투표하는 것이다. 아주 간단한 예로 모델이 총 3개로 1번 모델, 2번 모델의 결과가 사과로 나왔다. 3번 모델의 결과는 배로 나왔으면 사과가 2표, 배가 1표이므로 이 것의 결과는 사과가 된다. Voting Classifier 는 Hard voting과 soft voting으로 나뉘어진다. Hard voting. - Majority voting이라고도 하며, 각 모델의 예측한 결과들을 모아 다수결 투표로 최종 예측 결과를 선정하는 방식이다. 방금 위에서 표현한 예가 hard voting이다. Soft Voting - Probability Voting이라고도 하며, 각 모델들이 예측한 결과값.. 2021. 12. 30. 이전 1 다음
