하이퍼파라미터 튜닝 default값 문의

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안녕하세요 공식문서를 확인해보니

모델이 업데이트 되면서 기본값이 변경되었네요 🙂

https://xgboost.readthedocs.io/en/stable/parameter.html

시험환경은 xgb 2점대 버전으로 기본값의 차이가 있을 수 있으나

크게 신경쓰지 않으셔도 됩니다.

튜닝 하지 않아도 40점에는 문제가 없었습니다. 참고 부탁드려요!

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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. key.nam님.

질문 주신 XGBClassifier의 하이퍼파라미터 기본값에 대해 설명드리겠습니다. XGBoost 라이브러리는 지속적으로 업데이트되면서 기본값이 변경될 수 있습니다. 강의에서 말씀하신 기본값은 촬영 당시의 버전 기준일 가능성이 높습니다. 현재 XGBoost의 기본값은 다음과 같습니다:

• max_depth: 6
  
• learning_rate: 0.3
  

이는 더 최근의 XGBoost 라이브러리 버전에서 업데이트된 기본값입니다. 이러한 기본값 변화는 라이브러리의 업데이트에 따라 달라질 수 있으며, 이러한 변화는 종종 최적화와 성능 향상을 목적으로 이루어집니다.

시험 환경에서는 기본값이 다를 수 있으므로, 코랩이나 자신의 개발 환경에서 사용하는 버전을 명확히 하는 것이 중요합니다. 시험 중에는 직접 하이퍼파라미터를 명시적으로 설정하는 것이 예측 결과의 일관성을 유지하는 데 유리할 수 있습니다. 기본값에 의존하지 않고 직접 값을 설정하는 것이 모델 결과를 비교하고 재현성을 높이는 데 도움이 됩니다.

관련 내용에 대해서는 기존의 유사한 질문 및 답변을 참고해 보실 수 있습니다:

• XGBClassifier 적용시 기본값에 대한 설명
  
• 하이퍼파라미터 튜닝 방법과 기본값에 대한 논의
  

저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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