lightGBM 질문입니다.
안녕하세요 강사님
lightGBM 모델을 쓸 때, 분류뿐만 아니라 회귀에서도 사용가능한 모델인가요?
만약 회귀에서 가능하다면
import lightgbm as lgb
model = lgb.LGBMRegressor(random_state=0)
으로 작성하는 것이 맞나요?
lightGBM 모델을 쓸 때, 기존 방식대로 전처리와 피처 엔지니어링을 한 상태에서 적용해도 큰 문제가 없을까요?
회귀모델에서 하이퍼파리미터 적용 시, 분류와 동일하게 max_depth, n_estimators, learning_rate를 사용해도 괜찮나요?
항상 정성스러운 답변을 해주셔서 감사합니다.
답변 1
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네 맞습니다.
네 맞아요!!
import lightgbm as lgb
model = lgb.LGBMRegressor()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)기존방식으로 하고 모델만 lightgbm사용하면 됩니다.
네 동일한 하이퍼파라미터를 가지고 있어요~
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