반응형 알고리즘선택1 머신러닝 알고리즘 선택 기본 가이드 머신러닝 알고리즘 사용시, 어떤 상황에서 어떤 알고리즘을 선택하는가는 매우 중요한 문제입니다. 이 선택은 모델의 성능, 모델의 학습속도, 자원 사용에 영향을 미치기 때문이에요. 그러니 기준을 잘 정리해 두어야 합니다.이를 위해 가이드라인을 작성해 봅니다. 1. 데이터의 크기와 특성작은 데이터: 데이터가 적고, 과적합이 걱정된다면 K-Nearest Neighbors(KNN)나 결정 트리 같은 간단한 알고리즘이 유리할 수 있어요.큰 데이터: 데이터가 많고 복잡하다면 랜덤 포레스트나 그레이디언트 부스팅 계열(XGBoost, LightGBM)이 더 좋은 성능을 발휘하는 경우가 많습니다. 이들은 큰 데이터에서도 잘 확장될 수 있도록 설계되었습니다. 2. 문제의 유형분류 문제: 이진 분류냐, 다중 클래스냐에 따라 .. 2024. 11. 4. 이전 1 다음 반응형
