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평가모델을 하나로 통일하면안될까요?
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. gamb21님, 질문 남겨주셔서 감사합니다.
머신러닝에서 다양한 모델을 활용하는 이유는 각 모델마다 데이터에 대한 강점과 약점이 다르기 때문입니다. 한 가지 모델이 특정 유형의 문제에서는 높은 성능을 보일 수 있지만, 다른 문제에서는 그렇지 않을 수 있습니다. 하지만, 랜덤포레스트(Random Forest)는 예측 성능이 뛰어나고 안정적인 성능을 보이는 모델 중 하나로 널리 사용되고 있어, 시작 단계에서는 랜덤포레스트만으로 학습을 진행하셔도 충분합니다.
랜덤포레스트는 결정 트리(Decision Tree)를 기반으로 하며, overfitting의 문제를 극복하고자 많은 수의 트리를 결합하여 성능을 향상시킨 모델입니다. 이러한 이유로, 초보자가 접근하기에 비교적 직관적이고 적절한 옵션이 될 수 있습니다.
실제로 작업형2 RandomForest만 이용하여 계속 풀어도 될까요??는 이진혁님이 유사한 질문을 남겼었고, 랜덤포레스트만으로도 충분하다는 답변을 받았습니다. 또한, 실전에서 RandomForest를 활용하는 구체적인 방법과 팁을 공유하는 답변도 참고하시면 좋을 것 같습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다.
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