modeling : RandomForestClassifier
RandomForestClassifier 모델링에서 max_depth와 n_estimators 를 설정해 주었는데,
RandomForestRegressor 사용시에도 같은 옵션으로 tuning을 하는지요?
답변 2
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n_estimators은 트리의 수니 비슷하게 하면 될 것 같아요!
max_depth는 데이터에 따라 다른데
이부분은 제 경험을 말해드릴께요 (빅데이터 실기 기사보단 좀 더 큰 데이터 기준입니다)
보통 분류에서 3~5정도 값이 성능이 괜찮다면
회귀는 7~12 정도가 괜찮았는데 일반화하긴 어렵습니다.
참고만 해주세요!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다.
garlic78님의 질문은 RandomForestClassifier 모델링 시 사용된 max_depth와 n_estimators 하이퍼파라미터의 설정이 RandomForestRegressor에도 동일하게 적용되는지에 대한 궁금증으로 이해됩니다.
이와 관련하여, 하이퍼파라미터튜닝 질문에서 random_state, max_depth, n_estimators 같은 하이퍼파라미터는 모델에 따라 사용 가능 여부가 달라질 수 있으며, 특히 랜덤 포레스트 모델에서 이러한 하이퍼파라미터를 사용할 수 있다는 답변이 제공되었습니다. 이는 RandomForestRegressor 뿐만 아니라 RandomForestClassifier에도 해당되며, 둘 다 결정 트리 기반의 앙상블 모델이기 때문에 하이퍼파라미터의 적용 범위가 유사합니다.
상세하게 말씀드리자면, max_depth는 결정 트리가 얼마나 깊게 성장할 수 있는지를 제한하는 파라미터이며, n_estimators는 모델이 포함할 결정 트리의 수를 의미합니다. 따라서 RandomForestRegressor 사용 시에도 이러한 하이퍼파라미터의 튜닝은 분석의 성능을 결정하는 중요한 요소가 될 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
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