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연습 문제

부스팅 대결: Light vs Extreme

CatBoost 모델의 성능이 꽤 좋지만, 다른 부스팅 기법 두 가지도 시도해 보면서 어느 쪽이 더 잘 나오는지 확인해 봅시다. 여기서는 "Light" 접근법과 "Extreme" 접근법을 비교합니다.

CatBoost는 범주형 특성이 있을 때 특히 권장됩니다. 이 경우에는 모든 특성이 수치형이므로, 다른 접근법이 더 나은 결과를 낼 수도 있습니다.

회귀기를 만들 것이므로, 학습에 사용할 함수를 지정하는 추가 매개변수 objective를 사용하겠습니다. 제곱 오차를 적용하려면 XGBoost에서는 objective를 'reg:squarederror'로, LightGBM에서는 'mean_squared_error'로 설정합니다.

또한 XGBoost의 계산 시간을 줄이기 위해 n_jobs 매개변수를 지정하겠습니다.

주의: 분류기를 사용하지 마세요. 세션이 만료될 수 있습니다!

지침

100 XP
  • 다음 매개변수로 XGBRegressor를 구축하세요: max_depth = 3, learning_rate = 0.1, n_estimators = 100, n_jobs=2.
  • 다음 매개변수로 LGBMRegressor를 구축하세요: max_depth = 3, learning_rate = 0.1, n_estimators = 100.