Stacking Meta Learner라고 부르며, 다양한 모델을 결합하여 사용하는 기법 1.stacking은 비효율적(학습시간이 오래걸림)이지만 성능면에서 좋음 2. 각 fold별로 여러개 모델을 만들고 하나의 fold(학습,검증) 에 대해 예측을하고 예측 값으로 새로운 컬럼을 추가함 -> 이것을 5fold 반복 3. 기존의 학습 데이터에 + 각 모델별 prediction값을 추가해서 학습,검증데이터를 만듬 4. 이 새로운 학습데이터에대해 다시한번 학습시키고 새로운 검증데이터에서 예측을함 5. 기존 feature 사용하지 않고 각 모델별 prediction 값만을 사용하기도 하는데 이경우는 일반적으로regression모델사용 Ensemble의 Ensemble -> 새로 만들어낸 개념 1. ensembl..
