꿈라CBT스태킹에서 메타 모델의 학습 데이터를 구성하는 방법으로 가장 적절한 것은?
- 1개별 모델을 학습 데이터 전체로 학습시킨 뒤, 그 동일한 데이터에 대한 예측값을 그대로 메타 모델의 입력으로 사용한다.
- 2메타 모델은 반드시 개별 모델보다 복잡한 구조여야 하므로 심층 신경망을 사용해야 한다.
- 3개별 모델은 모두 동일한 알고리즘으로 구성해야 메타 모델의 학습 효과가 커진다.
- 4교차검증을 수행하여 각 폴드의 검증 부분에 대한 예측값(OOF 예측)을 모아 메타 모델의 입력으로 사용한다.