35분
앙상블 모델: Voting & Stacking
Day 3: 고장 분류 모델
앙상블 모델: Voting & Stacking
예지보전 — 설비 고장 예측 시스템 > Day 3: 고장 분류 모델
학습 목표
Voting과 Stacking 앙상블 기법을 구현할 수 있다 개별 모델보다 앙상블이 안정적인 이유를 이해한다 제조 현장에서 앙상블 적용 전략을 세울 수 있다
앙상블 모델
에디터 로딩 중...
제조 PdM에서 앙상블이 중요한 이유
| 문제 | 단일 모델 | 앙상블 |
|---|---|---|
| 노이즈 민감 | 높음 | 낮음 |
| 과적합 | 위험 | 안전 |
| 예측 안정성 | 불안정 | 안정적 |
| 신뢰성 | 보통 | 높음 |
아래 코드를 ensemble.py로 저장하고 실행하세요.
에디터 로딩 중...
힌트 보기
- • Soft Voting은 확률 평균을 사용하므로 Hard Voting보다 일반적으로 좋다
- • Stacking의 meta-learner로 Logistic Regression이 일반적이다
- • 앙상블은 개별 모델보다 항상 같거나 더 좋다 (이론적 보장)
- • 제조 현장에서는 예측 안정성이 정확도만큼 중요하다