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안녕하십니까.수업을 듣고 연습을 하던 중 문제가 생겨서 글 남깁니다.제가 Random Forest, LGBM으로 기기의 출력을 예측하는 과정을 하고 있는데 각각 단일 앙상블 학습보다 RF와 LGBM을 조합한 스태킹 학습을 통해 예측 성능을 높이려고 했는데 단일 앙상블 학습의 예측 성능이 MAE기준 1점 정도 더 높게 나왔습니다. 스태킹 학습을 통해 성능을 살짝만 올리면 원하는 목적에 달성할 수 있을 거 같은데 어떻게 하면 좋을까요?현재 RF, LGBM, XGB, Linear 회귀 알고리즘을 조합하여 도전을 해봤는데도 예측성능이 오르질 않네요 ㅠㅠ