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AutoML 2

[pythonML] Autogluon 사용법 | Autogluon 매개변수, 속성, 메소드 | Autogluon 코드 적용

AutoGluon 이란?AutoGluon은 머신러닝 워크플로우를 자동화하는 강력한 도구로, 사용자가 최소한의 코드만으로도 다양한 모델을 자동으로 학습하고 튜닝할 수 있습니다. AutoGluon은 데이터 전처리, 피처 엔지니어링, 하이퍼파라미터 최적화, 앙상블 학습 등의 복잡한 작업을 자동으로 수행하며, 다양한 데이터 유형을 지원합니다. 특히, 모델 성능을 최적화하기 위해 다양한 모델을 시도하고, 최적의 모델을 선택하거나 여러 모델을 결합하여 최상의 예측 성능을 제공합니다. GPU를 활용한 고속 학습도 지원하여, 대규모 데이터셋에서도 효율적으로 작동합니다.TabularPredictor 클래스의 매개변수 label(str) 예측할 타겟 변수를 포함하는 열의 이름. problem_type (str, 기본값 =..

pythonML 2024.09.01

[pythonML] H2O AutoML 사용법 | H2O 코드 적용 | H2O 파라미터

H2O란?H2O의 AutoML은 머신러닝 워크플로우를 자동화하는 데 사용될 수 있으며, 사용자가 지정한 시간 내에서 여러 모델을 자동으로 학습하고 튜닝합니다. 또한, H2O의 모델 설명 기능은 AutoML 객체 전체(즉, 여러 모델들로 구성된 모델 그룹)와 개별 모델(리더 모델 포함)에 적용할 수 있습니다. AutoML 실행 후 생성된 다양한 모델들에 대해 어떻게 작동하고 있는지, 각 모델의 예측이 어떻게 이루어졌는지 등을 설명할 수 있는 도구들을 제공합니다. AutoML 객체 자체가 앙상블 모델은 아니지만, AutoML이 생성한 앙상블 모델은 H2O의 모델 설명 기능을 통해 해석할 수 있습니다.H2O AutoML 인터페이스H2O AutoML 인터페이스는 가능한 한 적은 파라미터로 설계되어 있어, 사용자..

pythonML 2024.08.30
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