XGboost 훈련, 검증 및 테스트안녕하세요,
XGBoost에서 테스트 데이터셋을 처리하는 방법에 대해 질문이 있습니다. 현재 제가 사용하는 접근 방식은 다음과 같습니다.
- 모델 학습 및 검증을 위해 10겹 교차 검증을 사용하고 있습니다.
- 이 훈련 단계 동안 완전히 제외된 별도의 테스트 데이터 세트를 유지합니다(모델을 시작하기 전에 표에서 숨기고 제외).
- 훈련 후, 이 테스트 데이터 세트에 대한 예측을 수동으로 생성합니다(예측된 내용을 테이블에 저장하고 테스트 데이터를 숨김 해제합니다).
제 문제는 테스트 데이터를 별도로 처리하다 보니 XGBoost가 자동으로 계산하는 성능 지표를 놓치고 있다는 것입니다. 다음과 같은 방법이 있을까요?
- 훈련 중에 테스트 데이터를 완전히 분리해 둡니다(숨기기 및 제외 사용)
- 하지만 훈련이 완료된 후에도 XGBoost가 테스트 데이터에 대한 성능 지표를 자동으로 계산하도록 할 수 있을까요?
예측 모델링 및 머신 러닝Re: XGbbost 훈련, 검증 및 테스트나는 방금 같은 질문을 던지려고 했습니다.
Re: XGbbost 훈련, 검증 및 테스트안녕하세요 @스부렐 ,
지금 막 귀하의 글을 봤습니다. 답변이 늦어 죄송합니다.
테스트 세트에 대한 모든 모델 평가의 경우, 모델 비교 플랫폼(테스트 행에만 해당)을 사용할 수 있습니다. XGBoost 예측 공식을 Y 예측 변수로 선택하면 R 제곱, RASE(=RMSE), 평균 절대 오차가 자동으로 계산됩니다. 상관관계와 같은 다른 지표는 다른 플랫폼에서도 계산할 수 있습니다. 상관관계의 경우, 예측 반응과 측정 반응에 대해 다변량 플랫폼을 사용하여 실제 반응과 예측 반응의 플롯(모델 비교에서도 기본적으로 사용 가능)과 상관관계 값을 확인할 수 있습니다.
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