728x90 ENSEMBLE_LEARNING1 [PYTHON] 모델 앙상블 Voting vs Stacking의 3가지 구조적 차이와 파이프라인 해결 방법 머신러닝 모델의 성능을 극한으로 끌어올려야 하는 Kaggle 경진대회나 고도화된 프로덕션 환경에서 단일 모델(Single Model)의 한계는 명확합니다. 이를 극복하기 위한 가장 강력한 무기가 바로 모델 앙상블(Model Ensemble)입니다. 하지만 단순히 여러 모델을 합치는 것을 넘어, 각 모델의 예측값을 어떻게 결합하느냐에 따라 Voting(투표)과 Stacking(스태킹)이라는 두 갈래의 완전히 다른 파이프라인이 형성됩니다. 본 포스팅에서는 2026년 머신러닝 실무 트렌드에 맞춰, 단순 합산 방식인 Voting과 예측값을 다시 학습 데이터로 사용하는 Stacking의 내부 메커니즘 차이를 분석합니다. 또한, 실무에서 데이터 누수(Data Leakage)를 방지하며 견고한 파이프라인을 구축하는 .. 2026. 4. 18. 이전 1 다음 728x90
