앙상블 학습

문제 설명

앙상블 학습의 세 가지 주요 방법을 구현하세요.

1. Bagging (Bootstrap Aggregating)

• 데이터를 부트스트랩 샘플링
• 여러 모델 학습
• 투표/평균으로 예측

2. Boosting (AdaBoost)

• 순차적 학습
• 오분류 샘플에 가중치 증가
• 가중 투표

3. Stacking

• 여러 베이스 모델 학습
• 베이스 모델 예측을 입력으로 메타 모델 학습

평가 기준

• 알고리즘 정확성
• 단일 모델 대비 성능 향상
• 과적합 방지