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회귀문제에서 Random Forest, SVM, XGBoost 튜닝하는법 (in python)

Tuning practice (SVM / RF / XGBoost) - Regression (PRSA data)¶ 오늘은 튜닝이 필요한 머신러닝 모형들 중에 state of the art의 예측력으로 알려진 SVM(Support Vector Machine), RF(Random Forest), XGBoost 모델의 회귀문제 튜닝 예시를 가져와보았다. 먼저 데이터는 UCI Repository에 있는 PASA_data 이며, 중국의 미세먼지 데이터이다. 데이터의 속성은 아래와 같다. Attribute Information: (PASA_data)¶No: row number year: year of data in this row month: month of data in this row day: day of dat..

데이터 사이언스/머신러닝 & AI 2022.10.08
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