# stacking

bang9dev

하나의 큰 피쳐를 여러개의 브랜치로 잘게 쪼개서 작업하면 PR 리뷰를 하는데 수월하다. 쪼개서 작업하는 방법과 머지가 될 때 발생할 수 있는 문제들 그리고 해결 방법에 대해 알아보자.

mios_leo

EDA 중, head, info, describe 사용이상치 발생 ⇒ 제일 많은 걸로 대체하는 방법론도 있음LGBMClassifier( . . . boost_from_average=False) : 레이블값 매우 불균형한 경우 False, if True ⇒ 재현률 및 R

ramramram

여러 모델의 예측값을 결합하여 최종적으로 예측을 진행하는 모델weak learners 를 결합하여(편향 또는 분산을 줄여) strong learner를 만드는 것

coral2cola

interrupt가 assert되었을 때 interrupt는 pending될 수 있다.interrupt-set-pending-register(SETPEND)가 pending status를 담고 있다.interrupt source가 interrupt를 de-assert하

coral2cola

polling과 interrupt는 동작하는 방식이 다르다.polling은 어떤 event가 발생하진 않았는지 CPU가 주기적으로 확인을 한다.하지만 interrupt는 외부에서 어떤 event가 발생하면 외부에서 CPU로 신호를 직접 보내준다.하나의 non-maska

hajeongjj

평가지표가 accuracy, recall, precision 등일 경우 but 권장 안함, 시간이 너무 오래 걸림 평가지표가 roc-auc, logloss 등일 경우 사용 산술평균, 기하평균, 조화평균, 멱평균(power mean)ML_1030_02_power_mean

fiifa92

이번에는 kaggle 타이타닉 노트북 중 <Introduction to Ensembling/Stacking in Python> 이란 이름으로 Anisotropic 이 작성한 노트북을 공부해보자.

fiifa92

스태킹(Stacking)은 개별적인 여러 알고리즘을 결합해 예측 결과를 도출하는 것이 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting)과 비슷하지만, 개별 알고리즘으로 예측한 데이터를 기반으로 다시 예측을 한다.