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Ensemble 여러 실험 하다 보면 여러가지 모델로 여러 결과를 만들게 된다. 그런데, 이런 여러가지 모델을 결합해서 더 좋은 모델을 만들 수 있지 않을까? → 그래서 이를 활용하는 '앙상블' 기법이 있다. 의미 : 싱글 모델보다 더 나은 성능을 위해서 서로 다른 여러 학습 모델을 활용하는 것이다. 살펴봐야 할 것들 : Overfitting(High Variance → Boosting), Under Fitting(High Bias → Bagging) Voting Model Averaging이 잘 동작하는 이유는 , 서로 다른 모델에서 같은 에러는 테스트에서 만들지 않게 되기 때문에 효과가 좋다. Hard Voting → 다수결 방식(단점, 다른 모델에서 소수의 의견(?)이 무시될 수 있다는 것) Sof..