변수 중요도2 [PYTHON] 앙상블(Ensemble) 앙상블(Ensemble)은 여러 개별 모델의 예측을 결합하여 더 나은 전체적인 예측을 수행하는 기법을 의미합니다. 앙상블은 다양한 모델을 결합하여 각 모델의 약점을 상쇄하고 강점을 극대화하여 더 강력하고 안정적인 예측을 제공합니다. 알고리즘 동작 방식:개별 모델 학습: 먼저, 여러 개별 모델을 다양한 학습 알고리즘을 사용하여 학습합니다. 예를 들어, 결정 트리, 랜덤 포레스트, 그래디언트 부스팅 등의 다양한 모델을 학습할 수 있습니다.예측 결합: 학습된 개별 모델들은 각각의 예측을 수행합니다. 앙상블은 이러한 예측을 결합하여 최종 예측을 만듭니다. 이 과정에서 다양한 결합 방법이 사용될 수 있습니다. 예를 들어, 분류 문제의 경우 다수결 투표(voting), 회귀 문제의 경우 평균 등의 방법이 사용될 .. 2024. 4. 28. [PYTHON] 그리드 탐색(Grid Search) 그리드 탐색(Grid Search)은 머신 러닝 모델의 최적 하이퍼파라미터를 찾기 위해 사용되는 기법 중 하나입니다. 하이퍼파라미터는 모델의 학습 과정에 영향을 주는 매개변수로, 사용자가 직접 설정해야 하는 값입니다. 그리드 탐색은 가능한 모든 하이퍼파라미터 조합에 대해 모델을 평가하고 최적 조합을 찾아내는 방법입니다.알고리즘 동작 방식:하이퍼파라미터 그리드 생성: 먼저 그리드 탐색을 수행할 하이퍼파라미터들과 그들의 후보값들을 지정합니다. 이렇게 하이퍼파라미터들과 후보값들을 조합하여 하이퍼파라미터 그리드를 생성합니다.그리드 탐색 수행: 생성된 하이퍼파라미터 그리드에 대해 교차 검증(cross-validation) 또는 홀드아웃 검증(hold-out validation)을 사용하여 각 하이퍼파라미터 조합에.. 2024. 4. 28. 이전 1 다음
