인프런 커뮤니티 질문&답변

네 랜덤포레스트로만 도 충분한데

검증데이터를 나눈김에 2개 모델을 비교하면 더 좋을 것 같아요!

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 선석님.

LightGBM은 Gradient Boosting 알고리즘의 한 종류로, 속도와 정확도 면에서 매우 뛰어난 성능을 보이는 알고리즘입니다. LightGBM은 특히 대용량 데이터 셋을 처리할 때 효율적인 작업이 가능하며, 자동으로 결측치를 처리하고 범주형 데이터를 인코딩할 필요가 없는 등의 장점이 있습니다. 이러한 특성 때문에 많은 데이터 사이언스 프로젝트에서 선택적으로 사용되고 있습니다.

랜덤 포레스트와 비교할 때, LightGBM은 대체적으로 큰 데이터 규모에서 더 빠른 처리 속도를 제공하며, 예측 성능도 우수할 수 있습니다. 하지만, 두 알고리즘 모두 특정 데이터 세트에 따라 성능 차이가 다를 수 있기 때문에, 문제의 성격에 따라 알맞은 모델을 선택하는 것이 중요합니다.

LightGBM을 반드시 사용해야 한다는 것은 아니지만, 특정 상황에서 더 나은 성능을 보일 수 있기 때문에 알고 있다면 더 다양한 문제에 적절하게 대처할 수 있을 것입니다. 아래는 LightGBM에 대해 유사한 질문이 답변된 사례입니다:

1. Lightgbm 관련 질문
   
2. lightGBM 질문입니다.
   

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