꿈라CBT스태킹(Stacking)과 블렌딩(Blending)에 대한 설명으로 옳은 것은?
- 1두 기법 모두 여러 개별 모델의 예측 결과를 입력으로 삼아 최종 메타 모델을 학습시키는 앙상블 기법이다.
- 2블렌딩은 단 하나의 모델만을 사용하므로 앙상블 기법으로 분류되지 않는다.
- 3스태킹은 교차검증을 거치지 않고 학습 데이터 전체에 대한 예측값을 그대로 메타 모델의 입력으로 사용한다.
- 4블렌딩은 스태킹보다 구현이 복잡하고 계산 비용이 훨씬 크다는 단점이 있다.
스태킹(Stacking)과 블렌딩(Blending)에 대한 설명으로 옳은 것은?