보팅은 앙상블 학습 방법 중에 하나입니다.
이름에서 볼 수 있듯이 다양한 머신러닝 모델을 가져와서 어떤 것이 좋은지 고르는 것 같은 느낌이 듭니다.
단순하게 투표 하는 방법도 있고 조금 다른 방법도 있습니다.
소프트보팅, 하드보팅 으로 나눠져있는데
하드보팅의 경우 각 모델들의 예측 값 중에 가장 많이 나온 값을 결과값으로 예측하고
소프트보팅의 경우 각각의 확률을 더해서 계산합니다.
일반적으로 소프트보팅이 성능이 더 좋습니다.
참조
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