실행 결과

Accuracy: 75.36 %
Standard Deviation: 3.87 %

보팅은 여러 가지 분류기를 모두 사용해 본 후 그중 가장 좋은 분류기를 선택하는 것이므로 어떤 분류기를 사용할지 각각 지정해야 합니다. 지금까지 소개한 분류기 중 에이다 부스트, 랜덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 분류기를 각각 clf1, clf2, clf3으로 지정하고, sklearn.ensemble에서 불러온 VotingClassifier() 함수를 이용해 최종적으로 분류하는 방법입니다.