질문&답변
스태킹 모델 생성 후 새로운 데이터에 적용 문의드립니다.
아하 그러면 스태킹에 베이스가 되는 xgb, lgbm 등의 모델만 먼저 준비 후, X_test를 제외한 값은 훈련에 사용했던 데이터를 그대로 넣어주면 되는거군요..!! 감사합니다~ 혹시 강의에서 사용하셨던 hyperopt 모듈과는 별개로, optuna 라는 모듈도 사용해 보셨을까요? 목적함수를 거의 동일하게 설정 후, 하이퍼파라미터를 구해봤는데, 두 모듈이 서로 다른 값을 반환하더라구요.. 머신러닝 모델의 성능지표로 precision 점수를 사용하다고 했을 때, 목적함수의 roc_auc_list에 append되는 score를 auc_roc_score가 아닌 precision_score를 사용할 경우, 결과적으로 precision점수가 높은 모델을 생성할 수 있을까요? ex) score = precision_score(y_val, xgb_clf.predict(X_val),average="macro")
- 좋아요수
- 0
- 댓글수
- 2
- 조회수
- 458