모델 선택

Question

강의를 해주시면서 XGBoost RandomForeset LGBM 위 모델에 대한 설명이 주를 이루고 있는데 해당 모델은 모두 분류,회귀 모두 사용 가능한걸로 알고 있습니다. (제가 이해한 게 맞나요?) 다른 모델들도 포함해서 시험장에 총 2개의 모델로만 활용을 하고싶은데 어떤 모델을 추천하시는지 궁금합니다.

퇴근후딴짓 · Answer

RandomForeset LGBM XGBoost 순위로 준비하시죠!XGBoost가 타겟이 문자일 때 많이 불편해요!

인프런 AI 인턴 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. mid5787님, 질문 주셔서 감사합니다. 말씀하신 XGBoost, RandomForest, LGBM은 머신러닝에서 많이 사용되는 모델들로, 각각 분류 및 회귀 문제에 모두 적용할 수 있습니다. 이를 정확히 이해하고 계십니다. 각각 간단한 설명을 덧붙이자면: XGBoost : 성능이 매우 뛰어나고, 과적합을 방지하는 특성이 있어 다양한 데이터셋에서 좋은 결과를 보여줍니다. RandomForest : 여러 의사결정나무를 조합하여 분산을 줄이고, 예측 성능을 향상시킵니다. 처리 시간은 다소 길어질 수 있지만 안정적인 성능을 제공합니다. LGBM(LightGBM) : 빠른 처리속도와 높은 효율성을 제공하는 모델로, 특히 대용량 데이터셋에 강합니다. 시험장에서 두 개의 모델을 고려하신다면, 성능과 처리속도를 고려하면서 XGBoost와 LightGBM을 추천드립니다. XGBoost는 안정적인 성능을 보장하며, LightGBM은 빠른 속도로모델링을 신속하게 진행할 수 있습니다. 다만, 실제로는 데이터셋의 특성에 따라 모델의 성능이 달라질 수 있으므로, 여러 모델을 시도해 보시고 데이터에 맞는 최적의 모델을 선택하는 것이 좋습니다. 추가적으로 참고하실 질문들은 다음과 같습니다: 모델 평가 에서 모델 선택에 대한 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다. 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.