스태킹과 블렌딩

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왜 스태킹이란? — 메타 학습기가 모델들을 종합한다가 필요한가? 실무에서 이 개념 없이는 문제를 해결할 수 없습니다. 핵심 동기와 배경을 먼저 이해합시다. 스태킹(Stacking) 은 여러 모델의 예측 결과를 새로운 입력으로 삼아, 메타 학습기(Meta-Learner) 가 최종 예측을 내리는 앙상블 기법입니다. 핵심 아이디어: 서로 다른 알고리즘(RF, SVM, XGBoost 등)은 서로 다른 패턴에 강하고, 서로 다른 실수를 합니다 메타 학습기는 "어떤 모델이 어떤 상황에서 더 정확한지"를 학습합니다 단순 평균(Voting)보다 훨씬 정교한 조합이 가능합니다 스태킹의 구성요소: 1. Level-0 모델 (Base Models) : 원본 데이터로 학습하는 다양한 모델들 2. 메타 특성 (Meta-Features) : Base Model들의 예측값으로 구성된 새로운 특성 3. Level-1 모델 (Meta-Learner) : 메타 특성을 입력으로 받아 최종 예측을 수행 왜 강력한가? 모델의 다양성(Diversity) 을 최대한 활용합니다 각 모델의 강점만 선택적으로 취합할 수 있습니다 Kaggle 등 대회에서 우승 솔루션의 핵심 전략입니다 스태킹(Stacked Generalization)은 Wolpert가 제안한 메타 학습 프레임워크로, 여러 학습기의 예측을 상위 모델이 결합하는 구조이다 (Wolpert, 1992).

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