저 같은 경우 예측 모델을 만들때 기본적인 중회귀모형으로 시작해서 RandomForest나 xgboost를 많이 사용하는 편인데요. 최근 캐글에서는 Lightgbm이 가장 성능이 좋다는 얘기도 들었습니다.
여러분은 머신러닝 모델은 어떤걸 주로 사용하시나요? 궁금하네요~
또 이런 모델들을 사용할때 또 신경써야 할 부분이 하이퍼파라미터 튜닝인데요. 컴퓨팅 비용에 비해서 효과가 그리 크지 않을때도 있는것 같고, 시간소요가 많이 되는것 같기도 하더라구요.
아래 링크는 xgboost에서 optuna 란 걸로 하이퍼파라미터 튜닝을 하면 효율적이라는 포스트입니다. 저도 주로 그리드서치로 거의 모든 케이스를 돌리면서 했었는데... 시간이 너무 오래 걸려서~
이 포스팅 보고 한번 응용을 해보려 합니다.
하이퍼 파라미터 튜닝하실때 팁같은게 있으시나요??
경험이 있으시면 좀 알려주세요~
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