인프런 커뮤니티 질문&답변

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 조윤진님.

수업에서 사용한 XGBoost와 비교하여 랜덤 포레스트의 성능이 더 좋다고 느끼셨군요. 두 모델의 성능 평가를 비교할 때, 각각의 지표는 문제 특성, 데이터 샘플링, 하이퍼파라미터 튜닝 결과에 따라 다르게 나타날 수 있습니다.

성능 비교의 이유

• 랜덤 포레스트와 XGBoost의 비교:

  • 랜덤 포레스트는 여러 결정 트리를 앙상블하여 평균적인 결과를 도출하며, 보통 데이터의 불규칙성을 잘 처리하고, 중요한 피처를 자동으로 강조합니다. 이는 다소 일반적인 상황에서 강력한 성능을 나타내곤 합니다.
    
  • XGBoost는 결정 트리를 기반으로 하는 부스팅 기법으로, 각 트리는 이전 트리의 오류를 개선하는 방식으로 구축됩니다. 이는 복잡한 데이터셋에서 강력한 성능을 발휘할 수 있지만, 데이터나 모형의 특성에 따라 과적합 우려가 있을 수 있습니다.
    

• 성능 평가 지표:

  • “roc-auc”는 이진 분류 문제에서 분류기의 성능을 종합적으로 평가하는데 유리한 지표입니다.
    
  • “accuracy”와 “f1”은 균형 잡힌 데이터셋에서 더 유용한 평가 기준이지만, 불균형한 데이터에서는 다르게 해석될 수 있습니다.
    

수업에서는 특정 데이터를 기반으로 모델의 성능을 평가하며, 실제 업무에서는 여러 모델을 비교하여 가장 적절한 성능을 발휘하는 모델을 사용하는 것이 좋습니다. XGBoost와 랜덤 포레스트 중 어느 것이 더 유리한지는 문제에 따라 달라질 수 있습니다. 수업 자료에서 XGBoost를 다루었다면, 이것이 특정 데이터나 하이퍼파라미터 설정에서 더 유리했을 가능성도 있습니다.

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• 작업형2 모의문제3: 성능 평가와 모델 선택의 고민
  

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