kaggle adware-detection - 2. 머신러닝 성능 비교

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요약

XGBoost 모델은 기본 모델, 교차 검증 추가 모델, smote 추가 모델, 불균형 가중치 조정 모델을 작성하여 성능을 테스트하였다. 최적 하이퍼파라미터를 설정하였으며, 성능 개선 요소를 기록했다.

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1. 기본 XGBoost 모델

1. GridSearchCV를 사용하여 최적 하이퍼파라미터 찾기

2. 교차 검증(cv=3)을 사용하여 모델의 일반화 성능 확인

 

 

2. 교차검증을 추가한 XGBoost 모델

XGBoost 모델에 교차 검증 코드 추가(기본 3회->5회로 설정)

 

 

3. smote를 추가한 XGBoost 모델

XGBoost 모델에서 데이터 불균형 해소를 위한 SMOTE 코드를 추가

 

 

4. 불균형 가중치를 조정한 XGBoost 모델

XGBoost 모델은 불균형 가중치 조정 기능을 적용 가능함