인공지능/머신러닝1 [머신러닝] 학습 데이터 수가 적을 때 유용한 모델(Gradient Boosting Regressor) 데이터의 수가 적을 때는 머신러닝 모델 선택이 더욱 중요하다. 데이터가 충분하지 않다면 딥러닝 모델은 과적합(overfitting) 문제가 발생할 가능성이 높으며, 계산 자원이 낭비될 수 있다. 이러한 경우에는 Scikit-learn 라이브러리의 Gradient Boosting Regressor 모델이 효과적인 대안이 될 수 있다. ㅇGradient Boosting Regressor: 부스팅(Boosting) 기법을 사용하여 여러 개의 약한 학습기(weak learners)를 조합해 강력한 학습기(strong learner)를 만들어내는 모델기본적으로 결정 트리(Decision Tree)를 약한 학습기로 사용하며, 각 단계에서 이전 단계의 오류를 보완하면서 점진적으로 모델의 성능을 향상시킨다과적합 제어:.. 2024. 11. 22. 이전 1 다음
