앙상블 스태킹(Stacking) 스태킹은 데이터셋이 아니라, 여러 학습기에서 예측한 예측값(Predict value)으로 다시 학습 데이터를 만들어 일반화(generalization)된 최종 모델을 구성하는 방법이다. 예측값들로 예측을 하는 아이디어이다. scikit-learn 스태킹 방법은 사이킷런의 ensemble 안에 있다. 분류는 StackingClassifier, 회귀는 StackingRegressor이다. 주요 하이퍼파라미터는 estimators > 알고리즘을 쌓는 역할을 한다. Part1. 분류(Calssification) #Part1. 분류(Classification) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.svm..