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머신러닝 전략 중에서 성능을 높이기 위해 사용하는 방법 중 하나는 다수결의 원칙을 따르는 것이다. 1과 0중 하나를 예측해야 할 때 모델 A는 1, 모델 B는 0, 모델 C는 1을 예측했다면 다수결에 따라 최종 예측을 1로 한다. 이를 Hard Voting 이라 한다. 각 모델은 1과 0을 예측할 때 Hard Voting 처럼 둘 중 하나만 지정할 수도 있고, 0.8의 확률로 1이 예측되고 0.2의 확률로 0이 예측된다고 말할수도 있다. 만약 모델 A가 1을 0.8, 0을 0.2의 확률로 예측하고 모델 B가 1을 0.7, 0을 0.3의 확률로 예측하고 모델 C가 1을 0.2, 0을 0.8의 확률로 예측했다면 1의 최종 예측 확률은 (0.8 + 0.7 + 0.2) / 3 = 0.57, 0의 최종 예측 확률..