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
0
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 문의
0
5
2
수강기간 연장 관련 문의
0
19
2
작업형2모의문제3_updated2026.10
0
34
2
안녕하세요. 수강연장 신청드립니다
0
19
2
코랩 링크
0
16
2
작업형2 모의문제2 updated 2026.10 질문
0
31
2
카이제곱 독립성검정 질문합니다.
0
29
2
기출 7회 작업형2 평가지표 문의드립니다.
0
23
2
수강연장 문의 드립니다!
0
33
3
수강연장 문의드립니다
0
31
3
작업형2모의문제3_updated2026.10
0
38
2
작업형2 모의문제3_updated2026.10
0
38
2
38강에서 불균형 데이터 처리하는 stratify를 꼭 해줘야하는건지 질문합니다.
0
32
2
수강강의 연장 관련 문의
0
46
2
작업형1_연습문제1 section2
0
44
2
수강기간 연장 문의드립니다
0
48
2
작업형2 모의문제2_updated2026.10
0
55
2
수강기간 연장문의
0
45
2
작업형 2 질문
0
53
2
강의 연장 관련하여 문의드립니다.
0
53
2
섹션7 자료 다운로드
0
52
2
작업형 1 연습문제 Section12
0
54
2
수강기간 연장 문의
0
64
2
안녕하세요, 혹시 수강기간 연장이 가능할까요?
0
55
2