[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 47회차 미션


[패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 47회차 미션

2020.09.25 [패스트캠퍼스 수강 후기] 데이터분석 강의 100% 환급 챌린지 47회차 미션 46회차에서는 앙상블의 또다른 종류인 베깅을 이용해서 어떻게 모델 성능을 높일 수 있는지 배웠고 그다음 부스팅으로 넘어와서 그라디언트 부스팅을 배웠다. XGBoost XGBoost는 그라디언트 부스팅의 부족함을 개선한 버전으로, 그라디언트 부스팅보다 빠르고 성능도 향상되었으나 여전히 학습시간이 매 우느리다. scikit learn 패기키가 아니기때문에 xgboost에서 import를 해줘야한다. from xgboost import XGBRegressor, XGBClassifier xgb = XGBRegressor(random_state=42) xgb.fit(x_train, y_train) xgb_pred..


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