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  LGBM tuning LGBM tuning은 LightGBM(Light Gradient Boosting Machine) 모델의 성능을 최적화하기 위해 하이퍼파라미터를 조정하는 과정을 말한다.🤔 LGBM 모델?LGBM, 정확히는 LightGBM(Light Gradient Boosting Machine) 모델은 머신러닝에서 회귀나 분류 문제를 푸는 데 사용하는 트리 기반의 앙상블 학습 알고리즘이다. Microsoft에서 빠르고 정확한 gradient boosting ML 프레임워크로 개발되었다. 대용량 데이터에서도 빠르게 학습이 가능하고, 성능도 뛰어나서 데이콘, 캐글 등에서 자주 사용된다.💡 Why LGBM?기존 GBDT(Gradient Boosted Decision Tree)와 비교했을 때, 학습 속도가 훨씬 빠르며(특히.. 데이터 분석 2025. 7. 15.

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  CH 02-1. Drug Toxicity Prediction 응용 - Regression CH 02-0.에서 패스트캠퍼스 강의를 보고 코드를 흡수하는 과정을 거쳤다. TDC에서 제공하는 API 형태가 많으니까 나도 한번해보자. 사용한 모델의 코드와 파라미터는 아래 github을 참고해주세요.https://github.com/Yg-Hong/drug_toxicity_prediction/blob/main/Deep%20learning%20Regression%20code%20Pattern%20(Drug%20Toxicity%20Prediction)/Deep%20learning%20Regression%20code%20Pattern%20(Drug%20Toxicity%20Prediction)_hERG%20Central.ipynb drug_toxicity_prediction/Deep learning Regre.. 의료 AI(딥러닝) 공부 일기 2024. 7. 5.