[Làm gì sau giờ làm] Chứng chỉ Phân tích Dữ liệu lớn - Kỳ thi thực hành (Dạng bài tập 1, 2, 3)
Chúng tôi sẽ hướng dẫn cách để những người không chuyên hoặc người mới bắt đầu có thể nhanh chóng lấy được chứng chỉ thực hành Phân tích Dữ liệu lớn (Big Data Analysis)! Lý thuyết nhẹ nhàng, thực hành chắc chắn – không cần kiến thức nền tảng phức tạp, chúng ta sẽ tập trung học những điểm mấu chốt chắc chắn xuất hiện trong kỳ thi thông qua các câu hỏi đã từng ra.
5,457 học viên
Độ khó Nhập môn
Thời gian 12 tháng
[Loại công việc 2] Giới thiệu mô hình lightGBM. (Phân loại/hồi quy)
Loại công việc 2 Bạn dự định chuẩn bị mô hình nào?
1. Phân loại/hồi quy rừng ngẫu nhiên
2. Chúng tôi khuyến nghị phân loại/hồi quy lightGBM.
lightGBM là
Đây là một mô hình tăng cường phổ biến cùng với XGBoost.
Tốc độ học và dự đoán nhanh hơn XGBoost.
Tại thời điểm sản xuất video, lightGBM không được hỗ trợ nhưng giờ đây nó có thể được sử dụng trong môi trường thử nghiệm.
XGBoost chạy tốt nhưng thỉnh thoảng vẫn xuất hiện cảnh báo. Nên chuẩn bị lightGBM thay vì XGBoost.
####### 분류 ####### import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMClassifier() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) # y_pred = model.predict_proba(X_test) #평가기준 roc-auc일 때 ####### 회귀 ####### import lightgbm as lgb model = lgb.LGBMRegressor() model.fit(X_train, y_train) y_pred = model.predict(X_test) # 하이퍼파라미터 튜닝은 xgboost(작업형2 모의고사3 강의)과 동일하게 사용하면 됩니다. # 예: max_depth=5, n_estimators=600, learning_rate=0.01