Machine learningMachine learning
Voting Ensemble
투표 앙상블은 여러 다양한 분류기들을 독립적으로 훈련시킨 후 투표를 통해 예측을 결합합니다. 하드 투표(hard voting)는 가장 많은 모델이 선택한 클래스를 선택하는 반면, 소프트 투표(soft voting)는 각 모델의 가중치를 선택적으로 적용하여 클래스 확률 추정치를 평균냅니다. 결합된 예측은 일반적으로 개별 구성원보다 우수하며, 기본 모델이 적합된 후 추가적인 훈련이 필요하지 않습니다.
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출처
- Kuncheva, L. I. (2004). Combining Pattern Classifiers: Methods and Algorithms. Wiley-Interscience. ISBN: 978-0-471-21078-8
- Dietterich, T. G. (2000). Ensemble Methods in Machine Learning. In J. Kittler & F. Roli (Eds.), Multiple Classifier Systems (MCS 2000), Lecture Notes in Computer Science, vol 1857, pp. 1–15. Springer. DOI: 10.1007/3-540-45014-9_1 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Voting Ensemble (Majority and Weighted Voting of Multiple Classifiers). ScholarGate. https://scholargate.app/ko/machine-learning/voting-ensemble
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