데이터과학 삼학년

TABNET (Attentive Interpretable Tabular Learning)- 정형데이터에서 주로 XGBoost, CatBoost, LightGBM의 높은 성능을 보여주고 있음- 딥러닝 모델은 위에서 언급한 부스팅 계열의 모델보다 성능이 낮은 경우가 존재 앙상블 모델이 딥러닝 모델보다 선호되는 이유?!- 정형데이터는 Hyperplane경계를 가지는 Manifold라고 하는데 부스팅 모델은 이러한 Manifold에서 결정할때 더 효율적으로 작동- Tree기반의 모델은 학습이 빠르고 쉽게 개발 가능- Tree기반 모델은 높은 해석력을 가지고 있는 장점이 있고, 특성중요도도 구할수 있음 딥러닝 모델을 써야하는 이유- 성능을 더 높일 수 있음- 정형데이터와 비정형데이터를 함께 학습에 사용할 수 있음..