{
  "id": 101851,
  "title": "Ensemble은 어떻게 하시나요?",
  "url": "/competitions/2019-3rd-ml-month-with-kakr/discussion/101851",
  "author_name": "",
  "post_date": "2019-07-29T04:58:38.977218700Z",
  "votes": 8,
  "comment_count": 7,
  "views": 0,
  "content": "<p>안녕하세요. </p>\n\n<p>여러가지 모델을 앙상블시켜서 결과향상을 보고싶은데,\n제가 잘못하고 있는건지 single model보다 결과가 안나오네요..</p>\n\n<p>bagging, boosting, stacking의 input type은 이미지의 각각 클래스의 예측 확률인가요?</p>\n\n<p>그리고 이러한 meta learning을 진행하려면 ensemble을 위한 train, validation, test set 이외의 별개의 set을 만들어서 진행을 시켜줘야하나요?</p>",
  "messages": [
    {
      "id": "586379",
      "postDate": "07/29/2019 04:58:38",
      "content": "<p>안녕하세요. </p>\n\n<p>여러가지 모델을 앙상블시켜서 결과향상을 보고싶은데,\n제가 잘못하고 있는건지 single model보다 결과가 안나오네요..</p>\n\n<p>bagging, boosting, stacking의 input type은 이미지의 각각 클래스의 예측 확률인가요?</p>\n\n<p>그리고 이러한 meta learning을 진행하려면 ensemble을 위한 train, validation, test set 이외의 별개의 set을 만들어서 진행을 시켜줘야하나요?</p>",
      "rawMarkdown": "안녕하세요. \n\n여러가지 모델을 앙상블시켜서 결과향상을 보고싶은데,\n제가 잘못하고 있는건지 single model보다 결과가 안나오네요..\n\nbagging, boosting, stacking의 input type은 이미지의 각각 클래스의 예측 확률인가요?\n\n그리고 이러한 meta learning을 진행하려면 ensemble을 위한 train, validation, test set 이외의 별개의 set을 만들어서 진행을 시켜줘야하나요?",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "586407",
      "postDate": "07/29/2019 06:13:16",
      "content": "<p>held-out set을 따로 만들어서 앙상블 모델을 만들어야죠. 안그러면 오버피팅이 나겠죠.</p>",
      "rawMarkdown": "held-out set을 따로 만들어서 앙상블 모델을 만들어야죠. 안그러면 오버피팅이 나겠죠.",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "586519",
      "postDate": "07/29/2019 09:08:38",
      "content": "<p>답변 감사합니다. 한번 시도해볼게요</p>",
      "rawMarkdown": "답변 감사합니다. 한번 시도해볼게요",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "586521",
      "postDate": "07/29/2019 09:11:18",
      "content": "<p><a href=\"https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/\">https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/</a>\n앙상블과 관련하여 좋은 글이 있어서 공유합니다</p>",
      "rawMarkdown": "https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/\n앙상블과 관련하여 좋은 글이 있어서 공유합니다",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "586698",
      "postDate": "07/29/2019 14:50:15",
      "content": "<p>현재 lb 스코어가 single model의 결과인건가요? 사실이면 대단하시네요 ㅎㅎ</p>",
      "rawMarkdown": "현재 lb 스코어가 single model의 결과인건가요? 사실이면 대단하시네요 ㅎㅎ",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "586785",
      "postDate": "07/29/2019 17:26:55",
      "content": "<p>혹시 held-out set 을 따로 만들어서 앙상블 하는 것에 대해 좀 더 자세하게 설명해주실 수 있으신가요?? </p>",
      "rawMarkdown": "혹시 held-out set 을 따로 만들어서 앙상블 하는 것에 대해 좀 더 자세하게 설명해주실 수 있으신가요??",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "588033",
      "postDate": "07/30/2019 03:38:38",
      "content": "<p>감사합니다! 조금 더 연구해서 커널에 올릴수 있도록 할게요</p>",
      "rawMarkdown": "감사합니다! 조금 더 연구해서 커널에 올릴수 있도록 할게요",
      "votes": null
    },
    {
      "id": "591633",
      "postDate": "08/04/2019 03:54:14",
      "content": "<p>저는 cv set 을 여러개 만든 모델을 가지고 softmax 만 앙상블 해보았습니다. 성능이 조금씩이라도 오르는 효과가 있네요.</p>",
      "rawMarkdown": "저는 cv set 을 여러개 만든 모델을 가지고 softmax 만 앙상블 해보았습니다. 성능이 조금씩이라도 오르는 효과가 있네요.",
      "votes": null
    }
  ],
  "comments": [
    {
      "id": 586407,
      "author_name": "ildoonet",
      "author_url": "",
      "post_date": "07/29/2019 06:13:16",
      "content": "<p>held-out set을 따로 만들어서 앙상블 모델을 만들어야죠. 안그러면 오버피팅이 나겠죠.</p>",
      "votes": null,
      "replies": [
        {
          "id": 586519,
          "author_name": "telljoy",
          "author_url": "",
          "post_date": "07/29/2019 09:08:38",
          "content": "<p>답변 감사합니다. 한번 시도해볼게요</p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        },
        {
          "id": 586785,
          "author_name": "ikheeshin",
          "author_url": "",
          "post_date": "07/29/2019 17:26:55",
          "content": "<p>혹시 held-out set 을 따로 만들어서 앙상블 하는 것에 대해 좀 더 자세하게 설명해주실 수 있으신가요?? </p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        }
      ]
    },
    {
      "id": 586521,
      "author_name": "telljoy",
      "author_url": "",
      "post_date": "07/29/2019 09:11:18",
      "content": "<p><a href=\"https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/\">https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/</a>\n앙상블과 관련하여 좋은 글이 있어서 공유합니다</p>",
      "votes": null,
      "replies": []
    },
    {
      "id": 586698,
      "author_name": "yangsaewon",
      "author_url": "",
      "post_date": "07/29/2019 14:50:15",
      "content": "<p>현재 lb 스코어가 single model의 결과인건가요? 사실이면 대단하시네요 ㅎㅎ</p>",
      "votes": null,
      "replies": [
        {
          "id": 588033,
          "author_name": "telljoy",
          "author_url": "",
          "post_date": "07/30/2019 03:38:38",
          "content": "<p>감사합니다! 조금 더 연구해서 커널에 올릴수 있도록 할게요</p>",
          "votes": null,
          "replies": []
        }
      ]
    },
    {
      "id": 591633,
      "author_name": "emjayahn",
      "author_url": "",
      "post_date": "08/04/2019 03:54:14",
      "content": "<p>저는 cv set 을 여러개 만든 모델을 가지고 softmax 만 앙상블 해보았습니다. 성능이 조금씩이라도 오르는 효과가 있네요.</p>",
      "votes": null,
      "replies": []
    }
  ],
  "raw_markdown_by_id": {
    "586379": "안녕하세요. \n\n여러가지 모델을 앙상블시켜서 결과향상을 보고싶은데,\n제가 잘못하고 있는건지 single model보다 결과가 안나오네요..\n\nbagging, boosting, stacking의 input type은 이미지의 각각 클래스의 예측 확률인가요?\n\n그리고 이러한 meta learning을 진행하려면 ensemble을 위한 train, validation, test set 이외의 별개의 set을 만들어서 진행을 시켜줘야하나요?",
    "586407": "held-out set을 따로 만들어서 앙상블 모델을 만들어야죠. 안그러면 오버피팅이 나겠죠.",
    "586519": "답변 감사합니다. 한번 시도해볼게요",
    "586521": "https://mlwave.com/kaggle-ensembling-guide/\n앙상블과 관련하여 좋은 글이 있어서 공유합니다",
    "586698": "현재 lb 스코어가 single model의 결과인건가요? 사실이면 대단하시네요 ㅎㅎ",
    "586785": "혹시 held-out set 을 따로 만들어서 앙상블 하는 것에 대해 좀 더 자세하게 설명해주실 수 있으신가요??",
    "588033": "감사합니다! 조금 더 연구해서 커널에 올릴수 있도록 할게요",
    "591633": "저는 cv set 을 여러개 만든 모델을 가지고 softmax 만 앙상블 해보았습니다. 성능이 조금씩이라도 오르는 효과가 있네요."
  },
  "source": "meta"
}