lgith gbm의 장점 질문
lgbm의 장점중 카테고리형 피처의 자동 변환과 최적 분할(원 핫인코딩을 사용하지 않고도-)
라고 되어있는부분이 있습니다.
앞서 레이블 인코딩에 비해 원핫인코딩의 장점을 설명해주셨는데 만약 lgbm을 사용할 시에는
카테고리 피쳐를 굳이 원핫인코딩이 아닌 레이블 인코딩으로 변환하여 1칼럼으로 써도 크게 상관없다는 의미 일까요?
Answer 2
0
안녕하십니까,
lgbm 뿐만 아니라 트리기반의 Ensemble경우 일반적으로 원핫 인코딩이 큰 성능향상은 없어보입니다.
원핫 인코딩이 좋을지 아닐지는 모델을 직접 구동해봐야 알지만, Decision Tree가 트리 분할이기 때문에 Label Encoding의 Label값의 크기에 영향이 크지 않기 때문에 그런것 같습니다.
감사합니다.
강의 문의드립니다.
0
60
2
모델 서빙과 관련된 강좌가 출시되는지 질문드립니다.
0
73
2
안녕하세요 열심히 수강중인 학생입니다
0
114
2
정수 인덱싱
0
105
2
넘파이 오류
0
138
2
11강 numpy의 axis 축 질문 드립니다.
0
130
2
Kaggle 에서 Santander customer satisfaction data 를 다운로드 되지가 않습니다.
0
122
2
Feature importances 를 보여주는 barplot 이 그래프로 안보여져요.
0
106
2
타이타닉 csv 파일이 주피터 화면에 보이지 않습니다.
0
113
2
타이타닉 csv 파일이 주피터 화면에 보이지 않습니다.
0
97
2
5강 강의 오류가 있어요.
0
111
1
실무에서 LTV 관련 모델 선택 질문입니다!
0
107
2
14강 강의 듣는중에 궁금한게 있어서 질문합니다~
0
107
3
파이썬 다운그레이 후 사이킷런 재설치
0
159
2
좋은 강의 감사합니다.
0
105
2
scoring 함수 음수값
0
100
2
6번 강의에 사이킷런, 파이썬, 아나콘다 각각 버전 일치 안 시키고 진행해도 강의 따라가 지나요?
0
131
2
분류 평가 정확도 예측
0
116
2
안녕하세요. 강의 들으면서 업무에 적용하고 싶은 수강생입니다.
0
126
1
카카오톡 채널 있나요
0
135
1
혹시 강의에서 사용하시는 ppt 받을 수 있는건가요
0
215
2
pca 스케일링 관련하여 질문드립니다.
0
139
2
주피터 대신 구글 코랩
0
200
2
강의에서 사용하는 pdf or ppt자료는 따로 없는 건가요?
0
166
2