반응형 breastcancer2 [머신러닝 with Python] 앙상블(Ensemble) 학습 (5) / LightGBM / 유방암(Breast Cancer) 데이터 활용 이번에 알아볼 앙상블 모델은 Light GBM입니다. Light GBM은 XGBoost가 나온 후 등장한 모델로, XGBoost의 장점은 살리고 단점은 보완된 모습이라고 볼 수 있는데요. 그렇지만, 무조건 XGBoost보다 좋다고 할 수는 없으니, 자세한 내용들을 한번 알아봅시다 1. Light GBM이란? - Light GBM이란, Light Gradient Boosting Machine의 약자로 이 역시 GBM(Gradient Boosting Machine)에 기반을 두고 있는 모델입니다. * GBM이란, Boosting 방식 중 약한 학습기를 결합해나가는 방식을 Gradient를 이용해서 모델을 개선하는 방식.(Ada Boost는 데이터에 중요한 데이터에 가중치(Weight)를 주는 방식이라는 점에.. 2023. 9. 14. [머신러닝 with Python] 정확도(Accuracy)란? / 유방암(Breast Cancer) 데이터 사용 이번에 알아볼 것은 머신러닝의 분류(Classification) 문제 중 정확도(Accuracy)에 관한 것입니다. 1. 정확도(Accuracy)란? 정확도(Accuracy)란, 분류 모델의 성능을 평가하는 지표 중 하나로, 전체 예측 중 올바르게 분류된 비율을 나타냅니다. 이를 식으로 표현하면 아래와 같은데요. 즉, 정확도는 모델이 얼마나 많은 샘플을 올바르게 분류하는지를 측정하는 지표를 말합니다. 정확도의 값은 0에서 1사이의 범위를 가지며, 1에 가까울수록 올바르게 분류된 샘플의 수가 많다는 것을 의미합니다. 예를 들어, 정확도가 0.85라면 모델이 전체 데이터 중 85%를 올바르게 분류했다는 의미입니다. 2. 파이썬 코딩으로 알아보는 정확도의 의미 (유방암(Breast Cancer) 데이터 사용).. 2023. 9. 4. 이전 1 다음 반응형
