스태킹 앙상블은 더 적은 훈련 리소스로 성능을 향상시킬 수 있으며 소셜 미디어 감정 분석은 단기 가격 예측보다 초단기 가격 예측에 더 많이 기여합니다 [ 59 ]. Buyrukoğlu와 Savaş [ 13 ]는 수많은 약한 LSTM 학습기(RQ2)의 앙상블 학습을 기반으로 하는 새로운 방법을 제안했습니다. 그들은 새로운 앙상블 학습 방법이 기존 방법보다 성능이 우수하다는 것을 보여주었습니다. Gyamerah[ 30 ]는 세 가지 평가 지표(RMSE, MAPE 및 Bias)를 활용하여 VMD-GAM 모델이 EMD-GAM 앙상블 모델을 능가하는 연구를 수행했습니다. 개발된 모델은 암호화폐 시장의 시장 참여자와 투자자가 건전한 재정적 선택을 하는 데 도움이 될 것입니다. 암호화폐 시장 데이터를 사용하여 [ 11 ] 앙상블 LTSM 네트워크가 단일 기반 LSTM 네트워크보다 항상 나은 것은 아니라고 밝혔습니다. Doğruet al. [ 21 ] 새로운 앙상블 기법을 구축하여 의학 분야에 암시했습니다. 그들은 당뇨병 분류에서 슈퍼 학습기 앙상블 모델이 단일 베이스, 배깅 및 부스팅 기계 학습 알고리즘보다 성능이 뛰어나다는 결론을 내렸습니다. Buyrukoğlu와 Savaş [ 13 ]는 스포츠 분야에서 2단계 적용 절차를 따랐으며 카이제곱 특징 선택 기법과 스택 기반 앙상블 학습 모델을 결합하여 최고의 정확도를 얻을 수 있음을 발견했습니다. 마찬가지로, Buyrukoğlu[ 12 ] 는 예측 정확도(94.9%)와 ROC 곡선 아래 면적(0.98)을 기반으로 농업 분야에서 앙상블 RF 및 ANN 모델이 모든 개별 및 앙상블 모델보다 더 높은 정확도를 얻었음을 보여주었습니다. 카운트 데이터를 이용하여 검증된 회귀모델과 비교해 보면 앙상블 모델이 더욱 인상적인 결과를 보였다. 단일 기반 모델과 비교하여 스택 앙상블 모델은 가장 정확한 무선 센서 네트워크 매개변수 예측을 제공했습니다[ 10 ]. 구글상위노출 강남노래방 강남레깅스룸 카지노솔루션 카지노솔루션 제작 카지노솔루션 제작 피망머니상 롤 토토 롤 토토 비제이벳 구글백링크 먹튀사이트신고 먹튀검증사이트 11