빅분기 작업형 2 질문!
여유 없으면 랜덤포레스트 모델 하나만 해도 크게 지장없는 걸로 알고 있습니다.
근데 모델 구성 중에 max_depth 이나 random_state에 따라 점수가 차이가 날 수 있는 건 당연한데,
이 차이가 많이 날 수 있나요...?
저번 시험에서 max_depth 설정한 사람과 안한 사람 차이 점수가 10점 이상 난 걸로 알고 있어서...ㅠ
그리고 예를들어 모델 검증으로 max_depth=7이 max_depth=5가 더 좋은 평가지표가 나왔는데,
실제 test랑 비교했을 때 max_depth=5가 더 좋을 수 있는 것 아닌가요...?
답변 1
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실제 test랑 비교했을 때 max_depth=5가 더 좋을 수 있는 것 아닌가요...?
불안하다면 방법을 알려드릴 순 있어요
크로스 밸리데이션을 사용해 검증하고,
여러 모델을 사용해 여러 모델을 앙상블까지 하면 안전하게 사용할 수 있어요!
또 여러가지 하이퍼파리미터도 함께 튜닝해 볼 수 있습니다
하지만 이런 방식은 시험으로 준비하기에 너무 과한 방법이에요~ 공부할 부분들이 많아집니다.
간단한 방법으로 최선의 선택을 할 수 있도록 알려드리고 있어요!~
튜닝은 심화 내용이고, 조금이라도 불안하면 하지 않는 것을 추천합니다.
잘못 적용한 것이 오히려 성능을 방해할 수 있거든요.
결론: 튜닝없이 랜덤포레스트모델 + lgihtgbm모델을 준비해서 비교해보고 높은 모델을 제출하시죠!!💪💪💪💪💪
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