Note

1. 보팅 유형 (1) 하드 보팅 : 여러 개의 분류기 간 다수결로 최종 값을 결정한다. (2) 소프트 보팅 : 여러 개의 분류기 간 최종 값에 대한 확률을 평균하여 결정한다. 일반적으로 하드 보팅보다 소프트 보팅의 예측 성능이 상대적으로 우수하여 주로 사용한다. 사이킷런은 VotingClassifier 클래스를 통해 보팅을 지원한다. 2. 실습 - 위스콘신 유방암 데이터 사용 필요한 라이브러리를 임포트 한다. 데이터를 로드하고 잘 로드됐는지 head()를 통해 확인한다. 개별 모델과 보팅 방식으로 결합한 모델에 대한 성능 비교 개별 모델 클래스를 지정해주고 소프트 보팅 기반으로 합친 모델 클래스도 생성해준다. 학습과 검증을 위해 split을 사용해서 데이터 셋을 분리해준다. 소프트 보팅 기반으로 합친 ..