반응형 머신러닝2 RandomForest, XGBoost, LGBM, CatBoost뭐가 다를까? Dacon 머신러닝 대회를 준비하면서 예측모델을 만드는데, 앙상블도 하고 스태킹도 하는데 주로 RandomForest, XGBoost, LGBM, CatBoost를 성능이 잘나와서, 사용하고 있었습니다. 이 모델들이 어떻게 구현되어 있고 작동하는지 좀더 자세히 알아보고자 하며, 많은 초보 개발자분들은 이것이 어떻게 작동하는지 자세히 이해지 못했을 것입니다. 원리보다는 사용법과 성능만 알고 있을 거라 생각됩니다. 잘 알고 쓴다면 하이퍼파라미터와 성능을 높이는 방법과 시간 낭비를 줄일 수 있을 것으로 생각됩니다. RandomForest 의사결정나무(DecisionTree)모델을 기반으로 만들어진 모델입니다. 의사결정나무(DecisionTree)는 다들 아시다시피 어떠한 데이터가 있으면 특정 기준으로 (예 /.. 2021. 6. 9. 블로그 시작합니다! 안녕하세요 비전공자 개발자 편의점소세지입니다. 블로그를 통해서 개발 커리어를 기록하고, 지금까지 준비하면서 느낀점, 배운점을 공유해보고 싶어서 시작했습니다. 아직 경험이 부족해서 저의 역량을 보여주기는 한없이 부족하지만, 꾸준히 하다보면 언젠간 좋은 개발자가 될 수 있겠죠!! 교육 이력 - 식품공학 전공 - 수학과 복수전공 - K-digital 멋쟁이 사자차럼 인공지능 통합과정 - N-TECH SERVICE 인턴교육(부스트코스 JAVA 웹개발 풀스택 과정) 블로그 시작합니다! 2021. 5. 20. 이전 1 다음
