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[Revised Edition] The Complete Guide to Python Machine Learning

Introducing the Stacking Model - Basic Stacking

스태킹 모델 질문

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1. 스태킹 모델에서 개별 모델 입력할 때 최종 모델에 사용할 알고리즘은 개별 모델에서 사용하면 안되는 것인가요?

2. 스태킹 앙상블이나 보팅분류기에서 gridsearchcv를 통해 튜닝된 하이퍼 파라미터를 적용한 알고리즘을 대입해야 하나요? 아니면 튜닝 전 알고리즘을 대입해야 하나요?

python통계머신러닝 배워볼래요?

Quiz

결정 트리(Decision Tree) 모델이 데이터를 분할(Split)할 때 사용하는 주요 기준 지표로 가장 적절한 것은 무엇일까요?

평균 제곱 오차 (Mean Squared Error)

정보 이득 (Information Gain) 또는 지니 계수 (Gini Coefficient)

회귀 계수 (Regression Coefficient)

주성분 (Principal Component)

Answer 2

Questioner

2. 1번-개별 모델로 각각 학습, 예측, 평가를 수행

2번-개별 모델의 예측 결과를 메타 모델이 학습할 수 있도록 스태킹 형태로 재생성

3번- 메타 모델 학습, 예측 평가

이 순서에서 gridsearchcv 하이퍼 파라미터 튜닝은 1번 다음에 하는 것인지, 2번 다음에 하는 것인지 궁금합니다.

Instructor

1. 네, 별 문제없이 사용가능합니다.

2. 질문을 잘 이해하지 못했습니다. 스태킹에서 개별 모델을 먼저 튜닝하는것을 여쭤보시는건지, 좀 더 상세하게 질문 해주시면 도움이 될 것 같습니다.

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