모델 평가
안녕하세요 선생님. 머신러닝 학습을 할 때 강의에서 굉장히 다양한 모델을 사용해주시는걸 보고 있습니다. 혹시 모델을 랜덤포레스트 하나로만 사용해서 진행을 해도 되는걸까요? 아니면 저런식으로 다양한 모델을 써서 수치를 확인하고 잘 나온 모델로 해야되나요?
답변 2
0
안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. gusdlseld0089님, 좋은 질문 감사합니다.
모델 선택은 머신러닝 프로젝트에서 중요한 결정 요소 중 하나입니다. 랜덤포레스트(Random Forest)는 뛰어난 성능과 안정성을 가진 강력한 모델로, 여러 문제에서 좋은 성과를 보이는 경우가 많습니다. 그렇기 때문에 모든 상황에서 기본 모델로 랜덤포레스트를 사용하는 것은 충분히 실행 가능한 접근법입니다.
하지만 각 데이터셋은 특성에 따라 다른 모델이 더 적합할 수 있습니다. 다양한 모델을 사용해보고 성능을 비교하여 가장 적합한 모델을 선택하는 것이 이상적인 방법입니다. 예를 들어, 랜덤포레스트는 대체로 처리 시간이 길어질 수 있고, 불필요한 복잡성을 초래할 수 있습니다. 반면, 의사결정나무(Decision Tree)나 로지스틱 회귀(Logistic Regression)는 가볍고 빠른 예측을 제공할 수 있습니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다:
1. 랜덤포레스트와 xgb - 모델 변수명 사용과 모델 선택에 대한 논의가 이루어집니다.
2. 평가지표 관련 질문 - 모델 선택과 평가의 중요성을 다룹니다.
현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏
추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.
ID 전처리 이유
0
11
2
데이터제공
0
11
2
예시문제 작업형3 꼬리질문2번
0
6
0
데이터 개수를 구할 때, len과 value_counts 차이
0
12
2
작업형 2 제출방
0
9
2
인코딩 스케일링 순서
0
14
2
실제 시험에서도 공식을 문제에서 주는지
0
13
2
수강 연장 문의
0
12
2
작업형2 정리한 내용 확인 부탁드립니다 ㅜㅜ
0
18
1
14강 "" 사용 관련 질문
0
17
2
캐글 제출 점수
0
23
2
기출 마무리 방법
0
44
2
빅이시 작업형2 기초 - 케이스 1~3 관련 문의
0
26
2
데이터프레임 슬라이싱 인덱싱 질문2
0
27
2
단일표본검정, 샤피로검정, 윌콕슨검정
0
36
2
강의자료 다운로드 여부
0
36
2
문제에 첨부된 예시와 실제 출력된 샘플 비교
0
29
2
원핫 인코딩 관련
0
38
2
타겟 분리
0
39
2
Id 삭제
0
44
2
roc_auc_score 질문: 작업형2 모의문제3 09분 48초
0
39
2
원핫인코딩 코드 질문
0
36
2
map 함수 사용 필수적인가요
0
47
2
수강 기한 연장 문의드립니다.
0
51
2