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작업형2 머신러닝 분류, 회귀
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퇴근후딴짓
지식공유자
네 만능입니다. 다만 조금 다른거 아시죠?
분류 모델
RandomForestClassifier, LGBMClassifier
회귀 모델
RandomForestRegressor, LGBMRegressor
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. yeommy00님.
LightGBM과 랜덤포레스트 알고리즘에 대해 질문 주셨군요. 두 알고리즘 모두 분류와 회귀 문제에서 널리 사용될 수 있는 강력한 도구입니다. 각각의 특성과 장점에 대해 간단히 설명드리겠습니다.
LightGBM의 활용:
- 분류 및 회귀 모두 가능: LightGBM은 LGBMClassifier와 LGBMRegressor를 제공하여, 각각 분류와 회귀 문제에 사용할 수 있습니다. 이는 범주형 변수 인코딩 없이 처리하며, 큰 데이터셋에서 빠른 학습을 지원하는 장점이 있습니다.
- 사용의 유연성: 일반적으로 데이터의 불균형, 고차원 데이터에서도 뛰어난 성능을 발휘하기 때문에 다양한 상황에서 좋습니다.
- 분류 및 회귀 모두 가능: LightGBM은 LGBMClassifier와 LGBMRegressor를 제공하여, 각각 분류와 회귀 문제에 사용할 수 있습니다. 이는 범주형 변수 인코딩 없이 처리하며, 큰 데이터셋에서 빠른 학습을 지원하는 장점이 있습니다.
랜덤포레스트의 활용:
- 분류 및 회귀 모두 가능: 마찬가지로 RandomForestClassifier와 RandomForestRegressor를 통해 각각의 문제에 활용할 수 있습니다.
- 장점: 랜덤포레스트는 과적합을 방지하는 데 효과적이며, 다양한 변수들 간의 상호작용을 잘 모델링할 수 있습니다.
- 분류 및 회귀 모두 가능: 마찬가지로 RandomForestClassifier와 RandomForestRegressor를 통해 각각의 문제에 활용할 수 있습니다.
시험 대비:
- 이 두 알고리즘은 각각의 문제 유형에서 기본적인 예측 알고리즘으로 사용되며, 성능이 좋고 다루기 쉬워 시험 준비에 탁월합니다. 그러나 문제의 특성에 따라 다른 알고리즘과의 조합을 고려할 수도 있습니다.
- 이 두 알고리즘은 각각의 문제 유형에서 기본적인 예측 알고리즘으로 사용되며, 성능이 좋고 다루기 쉬워 시험 준비에 탁월합니다. 그러나 문제의 특성에 따라 다른 알고리즘과의 조합을 고려할 수도 있습니다.
관련된 기존 답변을 통해 더 깊이 있는 내용을 확인하시기 바랍니다:
두 알고리즘 모두 다양한 문제에서 강력한 성능을 발휘하므로, 시험 대비에 적합한 선택이 될 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.