스태킹

안녕하십니까,

스태킹은 학습된 개별 모델을 이용해서 다시 한번 학습 데이터와 테스트 데이터를 만든 후 이를 기반으로 재 학습하고 예측/평가 하는 방식입니다. 

이때 다시 만드는 학습 데이터는 첫번째 학습데이터하고는 다르게 검증데이터를 이용하여 예측한 결과값을 기반으로 하며, 마찬가지로 다시 만드는 테스트 데이터는 학습된 모델이 기존에 테스트 데이터를 기반으로 예측한 결과값을 기반으로 합니다.

이 방식은 주로 경연 대회에서 조금이라도 성능을 올리기 위해서 적용되는 방식입니다.

감사합니다.

테스트 데이터도 스태킹해서 새로 만들어 내던데 이것은 과적합을 피하기 위해 새로운 테스트 데이터셋을 구성하는 것이라고 이해하여도 될까요?