1. Uczyć się
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Python으로 연습하는 Machine Learning 면접 질문
Connected

Exercise

XGBoost

이번 연습에서는 또 다른 boosting 기법을 실습해 보겠습니다. Machine Learning의 새로운 여왕이라 불리는 XGBoost는 최적화된 분산 그래디언트 부스팅 패키지로, "전 세계를席권하고 있다!"고도 표현됩니다. 그만큼 Machine Learning 면접에서 질문을 받을 가능성이 높고, 최소한 최신이면서 정확도가 높은 알고리즘에 대한 지식을 답변에서 보여 주면 큰 도움이 됩니다.

learning_rate=0.1 인자는 전역 최소값을 탐색하는 과정에서 각 반복마다 이동하는 보폭을 지정하고, max_depth는 결정 트리의 크기(깊이)를 제어합니다. 여기서는 3으로 설정합니다.

관련 패키지는 모두 불러와 두었습니다: pandas는 pd로, train_test_split은 sklearn.model_selection에서, accuracy_score는 sklearn.linear_model에서, LogisticRegression은 sklearn.linear_model에서, BaggingClassifier와 AdaBoostClassifier는 sklearn.ensemble에서, 그리고 XGBClassifier는 xgboost에서 임포트했습니다.

loan_data DataFrame은 이미 X_train, X_test, y_train, y_test로 분할되어 있습니다.

Instrukcje 1 / 4

undefined XP
    1
    2
    3
    4
  • XGBoost 분류기를 생성하고, 적절한 인자를 설정해 추정기 10개를 사용하도록 하세요.