Stacking

'Stacking'은 여러 개의 모델을 사용하여 예측 성능을 향상시키는 앙상블 기법 중 하나입니다. 기본적으로 여러 개의 서로 다른 모델을 학습시키고, 이 모델들이 예측한 결과를 다시 조합하여 최종 예측을 도출하는 방식입니다. 일반적으로 첫 번째 단계에서는 여러 개의 기본 모델을 만들어 각 모델의 예측 결과를 생성하고, 그 다음 단계에서는 이 예측 결과들을 입력으로 받아 최종 예측을 수행하는 메타 모델을 학습시킵니다. 이를 통해 개별 모델의 장점을 취합하고, 일반화 능력을 높이며, 과적합을 줄이는 효율적인 방법으로 널리 사용됩니다.