작업형2 학습모델에 따른 성능차이
안녕하세요 강사님. 작업형2 관련해서 문의 드릴게 있습니다.
작업형2에서는 하나의 학습 모델을 잡고, 여러가지 퓨처엔지니어링, 하이퍼파라미터등을 통해 성능을 끌어 올리는게 더 높은 점수를 받는 것인지, 아니면 여러 학습 모델 ex)랜덤포레스트, lightgbm, linear_model 등을 통해 가장 높은 성능을 보이는 학습 모델을 제출하는 것이 더 높은 점수를 받는 것인지 궁금합니다.
각각의 학습 모델마다 성능이 다르게 나와서, 그냥 높은 성능을 보이는 모델을 제출하면 되는걸까요?
어디에 중점을 둬야 할 지 모르겠어서 문의 남깁니다.~!! 감사합니다
답변 2
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랜덤포레스트, lightgbm 중 비교 선택만 집중하시죠
여유가 된다면 다른 전처리 적용
더 여유가 된다면 하이퍼파라미터 튜닝
높은 성능을 보이는 모델로 test를 예측하고 제출하면 됩니다.
수강 연장 문의드립니다.
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