Voting Classifier에서 가중치 조정하기

방금 Voting Classifier가 여러 모델의 장점을 결합해 사기 탐지 성능을 높일 수 있다는 것을 확인했어요. 이제 각 모델에 줄 가중치를 조정해 보겠습니다. 가중치를 높이거나 낮추면, 다른 모델에 비해 특정 모델에 얼마나 비중을 둘지를 조절할 수 있어요. 어떤 모델의 전체 성능이 다른 모델보다 더 좋지만, 여전히 다른 모델의 장점을 함께 활용해 결과를 더 개선하고 싶을 때 유용합니다.

이번 연습에서는 데이터가 이미 학습용과 테스트용으로 분할되어 있으며, clf1, clf2, clf3는 이전과 동일하게 정의되어 있어요. 각각 Logistic Regression, Random Forest 모델, Decision Tree를 의미합니다.