데이터 분석가 도전기 데이터 분석가 도전기

8장을 참고해 실습한 내용입니다. 지난 글에서는 "Porto Seguro's Safe Driver Prediction(안전 운전자 예측)" 경진대회에 참가해서 베이스라인 모델을 만들고, 성능 개선 1: LightGBM모델을 실습하여 블로깅했었습니다. 이번에는 성능 개선 2번째 XGBoost모델부터, 마지막 앙상블까지 진행해 보겠습니다. 3. 성능 개선 2: XGBoost 모델 이번에는 모델만 XGBoost로 바꿔 보겠습니다. XGBoost는 성능이 우수한 트리 기반 부스팅 알고리즘으로, 결정 트리를 병렬로 배치하는 랜덤 포레스트와 달리 직렬로 배치해 사용합니다. XGBoost 기반으로 바꾸려면 지니계수 반환값, 데이터셋 객체, 모델 하이퍼파라미터명을 수정해야 합니다. 3.1 피처 엔지니어링 피처 엔지니어..