Machine learningMachine learning
정규화 스태킹 앙상블
정규화 스태킹 앙상블은 여러 다양한 기본 학습기(base learner)의 예측을 정규화된 메타 학습기(meta-learner) — 일반적으로 릿지 회귀, 라쏘 또는 엘라스틱 넷 — 가 결합하여 조합 계층에서의 과적합을 억제하는 2단계 앙상블 방법입니다. 정규화는 메타 학습기가 훈련 폴드 예측의 노이즈를 기억하는 대신 기본 모델 출력에 안정적이고 잘 보정된 가중치를 할당하도록 보장합니다.
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출처
- Wolpert, D. H. (1992). Stacked generalization. Neural Networks, 5(2), 241–259. DOI: 10.1016/S0893-6080(05)80023-1 ↗
- Breiman, L. (1996). Stacked Regressions. Machine Learning, 24(1), 49–64. DOI: 10.1007/BF00117832 ↗
이 페이지 인용 방법
ScholarGate. (2026, June 3). Regularized Stacking Ensemble (Stacked Generalization with Regularized Meta-Learner). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/regularized-stacking-ensemble
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