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네 하이퍼파라미터 튜닝 두 모델 모두 하지 말고 제출해 주세요!

튜닝은 심화내용입니다

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 합격님.

하이퍼파라미터 튜닝은 모델의 성능을 최적화하기 위한 중요한 단계이지만, 모든 경우에 필수적인 것은 아닙니다. 랜덤포레스트와 LightGBM과 같은 트리 기반 모델에서는 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 성능을 개선할 수 있는 가능성이 높습니다. 하지만 튜닝이 어렵거나 시간이 부족할 때는 기본 설정으로 시작한 후, 필요한 경우에 한해서 조정해 나가는 것도 좋은 방법입니다.

하이퍼파라미터 튜닝의 필요성

• 랜덤포레스트: 기본 설정에서도 성능이 안정적으로 나오는 경우가 많지만, n_estimators, max_depth 등의 파라미터를 조정하여 과대적합(overfitting) 문제를 해결하거나 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
  
• LightGBM: 경우에 따라 하이퍼파라미터 튜닝이 모델 성능에 큰 영향을 미칠 수 있으며, 특히 데이터를 다룰 때 특수한 상황이나 특정 요구사항이 있을 경우 꼭 검토하는 것이 좋습니다.
  

아래의 링크들은 하이퍼파라미터 튜닝과 관련된 추가 정보와 논의를 담고 있는 게시물들입니다. 참고하시면 이해에 도움이 될 것입니다:

• 하이퍼파라미터튜닝: 다양한 모델에 대한 하이퍼파라미터 튜닝의 설명이 포함된 게시글입니다.
  

이러한 정보를 바탕으로, 꼭 필요한 경우에만 하이퍼파라미터 튜닝을 시도해 보시고, 기본 설정으로도 충분한 성능이 나오지 않는 경우에만 튜닝을 수행해 보세요.

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