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
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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.
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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
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