강의

멘토링

커뮤니티

인프런 커뮤니티 질문&답변

taeyoungkim18님의 프로필 이미지
taeyoungkim18

작성한 질문수

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

예시문제 작업형2(ver. 2025) 🆕

예시문제 작업형2(ver.2025) 모델은 하나만 해도 되나요?

해결된 질문

작성

·

38

0

제목 그대로

예시문제 작업형2(ver.2025) 모델은 하나만 해도 되는지 궁금합니다.

인코딩을 레이블과 원핫으로 해서 rmse가 더 작은 걸로 구하셨는데, 이과정에서 모델은 랜덤포레스트 하나만 하시더라구요.

xgb나 다른 모델로 비교 안해도 되는지 궁금합니다!

답변 2

0

퇴근후딴짓님의 프로필 이미지
퇴근후딴짓
지식공유자

랜덤포레스트 하나만 준비해도 됩니다.

여유가 있다면 lightgbm도 준비해서 비교하면 더 좋고요!!

0

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. taeyoungkim18님.

작업형 2 유형의 문제에서는 반드시 여러 모델을 사용해야 한다는 규칙은 없습니다. 하나의 모델로도 충분히 좋은 성능을 보인다면 그것을 활용하여 문제를 해결할 수 있습니다. 일반적으로 다양한 모델을 시도하는 이유는 데이터의 특성과 문제의 조건에 따라 특정 모델이 더 잘 맞을 수 있기 때문입니다. 그러나 시간이나 리소스가 제한되는 경우에는 성능이 잘 나오는 모델 하나를 선택해도 무방합니다.

  1. 랜덤포레스트 사용의 이유:
    랜덤포레스트는 강력한 앙상블 기법으로, 대부분의 데이터셋에 대해 안정적인 성능을 제공합니다. 따라서 많은 사용자들이 기본 베이스라인 모델로 적용합니다.

  2. 다른 모델과의 비교:
    경우에 따라 다른 모델(XGB, LightGBM 등)을 사용하여 비교해보는 것이 좋습니다. 데이터나 문제의 특성에 따라 성능 차이가 있을 수 있기 때문입니다. 다만, 시간이 부족하거나 효율적인 모델을 이미 발견했다면 추가적인 비교가 필수는 아닙니다.

  3. 평가 지표의 중요성:
    모델 성능을 평가할 때 사용한 RMSE (Root Mean Square Error) 값이 중요합니다. 이를 기준으로 모델의 예측이 얼마나 정확한지 판단할 수 있습니다.

관련 내용을 더 깊게 이해하고 방법을 비교하기 위해서는 아래 링크된 유사한 토론을 참조하실 수 있습니다:
- 작업형2 모델 선택 질문 드립니다.
- 예시문제 작업형2 신버전

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.

taeyoungkim18님의 프로필 이미지
taeyoungkim18

작성한 질문수

질문하기