RandomForest vs lgb
작업형 2유형 연습문제를 풀면서 랜덤포레스트와 LGBM 모델을 둘 다 적용해 보고 있는데, 대부분의 경우 LGBM의 성능이 더 좋게 나옵니다.
혹시 실제 시험에서도 LGBM을 주력 모델로 사용해도 괜찮을까요? 아니면 데이터에 따라 랜덤포레스트가 더 유리한 경우도 있어서 두 모델을 모두 비교해 보는 것이 좋을까요?
시험장에서 모델 선택 시 어떤 기준으로 판단하면 좋을지 궁금합니다. 감사합니다! 😊
답변 2
0
네 일반적으로 부스팅 계열 모델(lgb, xgb)가 좋은 성능을 냅니다!!
따라서 주력 모델로 사용하는 것 추천합니다.
다만 우리가 응시하는게 시험이고, 기준을 공개하지 않고 있어
비교를 해보면 더 좋을 것 같습니다.
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. 최연희님.
랜덤포레스트(Random Forest)와 LightGBM(LGBM)는 각각 장단점이 다르기 때문에 데이터나 상황에 따라 적절히 선택할 필요가 있습니다. 일반적으로 LightGBM은 대용량 데이터나 많은 피처가 있을 때 빠르고 효율적이며, 성능이 우수한 경우가 많습니다. 따라서 연습에서 LGBM의 성능이 더 좋게 나왔다면, 실제 시험에서도 주 모델로 사용하는 것이 유리할 수 있습니다.
그러나 다음과 같은 상황에서는 랜덤포레스트가 더 적절할 수도 있습니다:
- 해석력: 랜덤포레스트는 구조가 더 직관적이고 해석하기 쉬운 반면, LGBM은 더 복잡하여 해석이 어려울 수 있습니다.
- 데이터 특성: 특정 데이터셋에서는 랜덤포레스트가 더 좋은 결과를 줄 수 있습니다. 특히, 데이터가 단순하고 피처 중요도가 명확한 경우입니다.
시험장에서 모델 선택 시 고려할 기준은 다음과 같습니다:
- 데이터 양과 특징: 데이터가 크고 피처가 많다면 일반적으로 LGBM이 유리합니다.
- 성능 판단: 가능한 경우, 두 모델을 모두 빠르게 적용해 보고, 성능(예: 정확도, 정밀도, 속도 등)을 비교해 보세요.
- 처리시간: 시간제한이 있을 경우 LGBM의 빠른 처리속도가 유리할 수 있습니다.
관련 논의를 더 확인할 수 있는 URL도 함께 참고해주세요:
- randomforest vs lightGBM
- 머신러닝 학습 및 평가
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.
수강연장 가능 문의 (기간 약 한달반)
0
27
2
수강기간 연장 가능할까요 선생님
0
46
2
Section15. 수업에 사용하는 데이터 주소가 다 보이지 않아서 실습을 위한 데이터를 다운 받지 못하고 있습니다.
0
33
3
수강연장요청 문의
0
71
2
아무래도 다음 시험 연장은 어렵겠죠?
0
86
2
빅분기 12회 결과 관련 문의
0
96
1
책이랑 강의랑 순서나 예제가 다른것 같네요
0
73
2
수강연장 문의
0
93
2
재검토 요청 방법 좀 알려주셔요...-.-;;
0
99
2
12회 실기 질문(작업형 2)
0
82
2
뒤로가기 버튼 같은 것이 있나요?
0
60
1
강의 연장 문의
0
90
2
출력값 질문
0
66
2
수업노트가 어디에 있나요?
0
55
1
실기시험 제출관련
0
220
3
6.20 작업형 2 과적합
0
224
3
코딩팡 장업형2 베이스 라인 인코딩 종류 질문
0
82
2
로지스틱회귀, 회귀
0
73
2
회귀 문제를 풀때 질문입니다.
0
78
1
불균형 처리 후 성능이 더 낮아졌다면,
0
96
2
실기 체험 제2유형 에러 문의
0
89
1
LIGHTGBM 으로 하면 pred값이 소수점 6자리까지 나오는게 맞나요
0
74
2
3번문제 등분산 가정
0
74
2
작업형3 target 형 변환 질문
0
61
2