[개요] Hard Voting, Soft Voting이 무엇인지 알아보고, 이들을 활용하는 예제를 다뤄본다. [내용 정리] 1. Voting 0) 정의 -> 서로 다른 종류의 알고리즘들을 결합하여 다수결 방식으로 최종 결과 출력한다. 1) Hard Voting -> 다수의 추정기가 예측한 값들 중 많은 것을 선택한다. 2) Soft Voting · 서로 다른 종류의 알고리즘들을 결합하여 다수결 방식으로 최종 결과 출력 · 다수의 추정기에서 각 레이블 별 예측한 확률들의 평균을 내서 높은 레이블값을 결과값으로 선택 · Hard Voting보다 Soft Voting의 성능이 더 좋다. 3) voting 함수 sklearn.ensemble.VotingClassifier · estimators: 앙상블할 모델들..