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연습 문제

colsample_bytree 튜닝하기

이제 "colsample_bytree"를 튜닝해 보겠습니다. scikit-learn의 RandomForestClassifier나 RandomForestRegressor를 써 보셨다면, 이와 같은 개념을 max_features라는 이름으로 보셨을 거예요. xgboost와 sklearn 모두에서 이 매개변수(이름은 다르지만)는 특정 트리의 각 분기에서 선택할 특징의 비율을 지정합니다. xgboost에서는 colsample_bytree를 0과 1 사이의 부동소수점 값으로 지정해야 합니다.

지침

100 XP
  • 0.1, 0.5, 0.8, 1 값을 담을 리스트 colsample_bytree_vals를 생성하세요.
  • 이전에 max_depth와 eta로 했던 것과 똑같이 "colsample_bytree"를 체계적으로 변경하면서 교차 검증을 수행하세요.