인프런 커뮤니티 질문&답변
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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 평가에서 모델 선택에 대한 더 많은 정보를 확인할 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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