모델 학습 문의
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작성한 질문수 48
랜덤포레스트 딱 하나만 공부하고 시험 쳐도 괜찮을까요?
여러 모델 학습법을 비교해서 우수 성능을 채택하는 것이 아니라서 결과적으로는 작업형2 만점을 못받을 수 잇을거 같긴한데,
내일이 시험이라 합격선만 딱 목표여서 그렇습니다.
답변 2
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네 랜포만으로 40점 가능했었습니다 🙂
회귀와 분류는 구분해서 암기해 주세요
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안녕하세요! 이번 9회 실기 시험에서 의사결정나무를 사용했을 때 랜덤포레스트보다 점수가 좀더 높아서 의사결정나무로 선택했는데, 찾아보니 의사결정나무는 과적합 등 문제가 많아 추천하지 않는다고 하더라구요. 혹시 시험에서 안 쓰는게 나았을까요..?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. wsyang님.
작업형 2 문제에서 랜덤포레스트를 하나의 모델로 선택해 학습하려는 점에 대한 질문을 주셨네요. 랜덤포레스트는 학습 및 예측에서 매우 신뢰할 수 있는 모델로, 다양한 데이터셋에 대해 우수한 성능을 보일 수 있습니다. 특히 회귀와 분류 문제 모두에 잘 적용될 수 있는 다목적 모델입니다.
그러나 시험에서 만점을 목표로 하지 않고 합격선을 넘기 위한 전략이라면, 랜덤포레스트 한 가지 모델에 집중하는 것도 충분히 현명한 접근일 수 있습니다. 다만, 각 데이터셋에 맞는 전처리와 평가 지표의 선택이 중요합니다.
랜덤포레스트를 사용하실 때 유의할 점은 다음과 같습니다:
데이터 전처리: 데이터의 스케일링이나 인코딩은 랜덤포레스트의 성능에 영향을 크게 미치지 않으나, 일관성을 위해 범주형 데이터 처리 방법(예: One-Hot Encoding)을 고려해보세요.
분류 vs. 회귀: 시험장에서
RandomForestClassifier와RandomForestRegressor를 적절히 구분하여 사용하십시요.기본 파라미터 사용: 시간 제약이 있을 때, 기본 파라미터 설정으로도 상당히 좋은 성능을 얻을 수 있습니다.
검증 및 평가: 평가 데이터를 활용하여 모델의 성능을 확인하고, 필요한 경우 F1-score, RMSE 등의 지표로 성능을 측정하세요.
도움이 될 만한 기존 질문 및 답변 링크를 첨부드리오니 참고하시기 바랍니다:
- 작업형2 RandomForest만 이용하여 계속 풀어도 될까요??
- 작업형 2 랜덤포레스트
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.
수강 신청 연장 문의드립니다.
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