스태킹 연합은 법원 경매 물건의 낙찰가를 예측하는 얼마써 예상낙찰가 모델 21개 중 하나입니다. 매달 실제 낙찰 결과와 대조해 채점하며, 물건의 조건이 이 모델에 맞을 때 그 값이 예상낙찰가로 채택됩니다. 성적만으로 정하지 않습니다.
| 정식 명칭 | Stacking Ensemble |
|---|---|
| 전술 | 지휘부 축구. 개별 팀의 강점만 뽑아 쓰고 약점은 상쇄시킨다. |
| 강점 | 전체 +1.2%p·종류 리그 18곳 중 16곳 제패·경기장 39승. 모두가 약한 토지 전선에서 전과 최대(전 리그 4폴드 전승). |
| 약점 | 단독 강자가 압도적인 밀집 시장(아파트|경기 −3.3%p)에서는 오히려 발목. |
삼각편대의 실패를 지켜본 뒤, 같은 3군 위에 릿지 지휘부를 세워 재창단.
스태킹 — 3군의 답안을 검증 구간 성적으로 채점해 가중 합성한다. 잘 맞힌 팀의 발언권이 커지고, 시간순 분리로 커닝(누수)을 차단.
넷플릭스 추천 대회 우승(2009)부터 캐글 상위권 단골까지 — 세계 대회 결승의 표준 전술.
머릿수 연합(삼각편대)과의 형제 대결, 그리고 단독 최강 HGB와의 아파트|경기 공성전 — 이번 시즌 최대 매치업.
머릿수 연합의 실패 위에 지휘부를 세워 리그를 제패했다. 그러나 함락 못한 성이 있어 리그는 계속된다.
Wolpert (1992) "Stacked Generalization", Neural Networks — 넷플릭스 프라이즈(2009) 우승으로 실전 검증.
1층 학습기들의 교차검증 예측을 입력으로 2층 메타학습기를 학습 — 각 모델이 "어디서 얼마나 틀리는지"를 데이터로 배워 최적 결합 가중을 찾는다. 단순 평균의 일반화.
누수 차단이 생명: 메타학습기는 1층이 보지 못한 구간의 예측으로만 학습해야 한다(본 리그는 시간순 분리). 메타학습기가 단순(릿지)할수록 과적합에 안전.
1층 전원 + 메타 학습으로 비용은 크지만, 예측 시엔 1층 예측 후 선형결합 한 번.
캐글 상위권의 표준 마무리 전술. 이질적 모델일수록 이득이 크다는 것이 정설 — 본 리그의 토지 전선 대승(+1.2%p)과 정합.
전체 모델 보기 → 경매 물건에서 예상낙찰가 확인하기 →
얼마써 — 사건번호만 입력하면 법원경매 물건의 예상낙찰가를 AI가 계산합니다. 여러 방식이 낸 값을 실제 낙찰가와 매달 대조해 검증합니다. 입찰가 결정은 경매 참여자 본인의 판단이며, 예상낙찰가는 통계 기반 참고치입니다. 입찰 전 법원 공고와 현장을 반드시 확인하세요.