하이퍼파라미터 변수
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작업형 2을 여러 데이터를 구해서 해보고 있는데 하이퍼 파라미터 변수를 조정해서 평가결과를 보면 학습률이 높거나 트리가 깊어야 점수가 좋게 나오는 경우가 있는 것 같습니다
예를 들면 대중적으로는 아래처럼 쓰는데
n_estimators=500, learning_rate=0.05, max_depth=6
이렇게 넣어야 score가 높게 나오는 경우입니다
n_estimators=400, learning_rate=0.13, max_depth=10
시험에서도 대중적인 파라미터 대신 평가 점수만 보고 파라미터를 조정해도 괜찮을지 궁금합니다!
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