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VotingClassifier Hard 사용
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Hard VotingClassifier 을 사용하면
여러 모델이 내놓은 예측값 중에 가장 많이 득표 한 값을 최종 예측값으로 내놓는다는 것으로 이해하고 있는데요,
2개의 모델로만 했을 때, 두개의 모델이 다른 값을 낼 때는 어떤 값을 최종 예측값으로 내놓는 것인지
2개의 모델로 하는게 의미가 있는것인지
궁금합니다.
제가 이해를 잘못하고 있다면 Hard VotingClassifier 에 대해서 조금만 더 설명해주시면 감사드리겠습니다.
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 전나영님.
Hard VotingClassifier에 대해 질문주셔서 감사드립니다. 관련된 기존 답변을 기반으로 일부 설명과 함께 유용한 링크를 제공해 드립니다.
두 모델이 다른 값을 내놓을 때의 처리:
- Hard VotingClassifier는 여러 모델의 예측값을 투표 방식으로 최종 예측값을 결정합니다. 두 모델이 다른 값을 내놓을 경우가 발생하는데, 이 경우에는 교착 상태가 되어 VotingClassifier 사용의 의미가 줄어들 수 있습니다. 다수결이 의미를 가지려면 보통 홀수개의 모델을 사용하는 것이 일반적입니다.
- Hard VotingClassifier는 여러 모델의 예측값을 투표 방식으로 최종 예측값을 결정합니다. 두 모델이 다른 값을 내놓을 경우가 발생하는데, 이 경우에는 교착 상태가 되어 VotingClassifier 사용의 의미가 줄어들 수 있습니다. 다수결이 의미를 가지려면 보통 홀수개의 모델을 사용하는 것이 일반적입니다.
두 개의 모델로 VotingClassifier를 사용하는 것이 의미가 있는지:
- 일반적으로 VotingClassifier는 여러 개의 모델을 결합하여 예측 성능을 향상시키기 위해 사용됩니다. 두 개의 모델만 사용했을 때는 각각의 모델의 성능 차이에 큰 영향을 받을 수 있으며, 다수결에 따른 결정을 내릴 수 없기 때문에 투표 방식의 장점을 충분히 살리지 못할 수 있습니다. 따라서, 최소 3개 이상의 모델을 사용하는 것이 더 실제적인 경우가 많습니다.
- 일반적으로 VotingClassifier는 여러 개의 모델을 결합하여 예측 성능을 향상시키기 위해 사용됩니다. 두 개의 모델만 사용했을 때는 각각의 모델의 성능 차이에 큰 영향을 받을 수 있으며, 다수결에 따른 결정을 내릴 수 없기 때문에 투표 방식의 장점을 충분히 살리지 못할 수 있습니다. 따라서, 최소 3개 이상의 모델을 사용하는 것이 더 실제적인 경우가 많습니다.
Hard VotingClassifier 에 대한 자세한 설명 링크:
- Voting Classifier 설명: - 공식 문서에서는 여러 가지 모델을 결합하는 방법과 Voting Classifier의 사용 방법을 자세히 설명하고 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.