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목록Hyper Param Tuning (1)
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Classification / 앙상블, 하이퍼 파라미터 튜닝, K-fold CV, 성능 평가
분류 알고리즘 타입트리 베이스- Decision Tree- Random forest- XGboost (CatBoost)신경망 베이스- ANN기타- Logistic Regression- Naive Bayes- KNN- SVM Ensemble다수 협의에 의한 결정이라는 원리를 예측 문제 해결에 적용한 것- 일반적으로 예측 문제에는 하나의 모델을 사용- 여러 개의 모델을 학습시킨 뒤 그 모델들의 예측 결과들을 취합하여 최종 결정을 내린다면 예측 정확도 향상에 도움이 됨- 결정 트리 기반 모델들에서 많이 사용 앙상블에는 크게 두 종류- 배깅(bagging): Random Forest- 부스팅(boosting): AdaBoost, GBM, LightGBM, XGBoost 배깅( Bootstrap Aggregati..
학부/딥러닝
2025. 10. 13. 00:02