Sims의 문제해결 저장소

https://www.youtube.com/watch?v=VHky3d_qZ_E&t=212s [해당 영상으로 공부하였습니다.] XGBoost > GBM의 성능, 스케일, 속도를 최적화하기 위해서 극한으로 빠르게. > 단, 약간의 성능 저하가 발생할 수 있음.(근사기법때문에 ,approximation) 데이터를 더 많이 사용할 수 있고, 병렬처리 가능하기때문에 근사기법의 단점을 극복할 수 있다. XGBoost는 GBM이지만, 보다 빠르게 해를 찾아감, 스케일링?(무슨뜻?) 1. Split finding algorithm 기본 tree - best split를 찾기위해 모든 구역 전수조사 ( 항상 최적의 구간을 찾을 수 있음. Greedy) - 메모리에 데이터 자체가 다 들어가지 않을 정도로 많은 데이터라면 ..

다른 글들을 보니.. 파이케럿에서 xgboost가 있는 상태만 볼 수 있었다.. 나는 xgboost가 없는데...? 고로 글을 작성해봄! 1. colab에서 !pip install xgboost !pip install pycaret 을 하고 파이케럿에서 xgboost를 사용하려고 models()를 찍어보니... xgboost가 없다..?면! !pip install xgboost !pip install pycaret[full] 로 설치를 하고 models()을 찍어보면... 이와 같이 xgoost가 잘 들어가 있는걸 볼 수 있었다!