랜덤 포레스트와 히스토그램 기반 그래디언트 부스팅 비교 플롯

# 소개

이 실습에서는 두 가지 인기 앙상블 모델인 랜덤 포레스트 (RF) 와 히스토그램 기반 그래디언트 부스팅 (HGBT) 의 성능을 회귀 데이터셋에 대해 점수와 계산 시간 측면에서 비교합니다. 각 추정자에 따른 트리 개수를 제어하는 매개변수를 변경하고, 소요 시간과 평균 테스트 점수 간의 트레이드오프를 시각화하기 위해 결과를 플롯합니다.

## VM 팁

VM 시작이 완료되면 왼쪽 상단 모서리를 클릭하여 **Notebook** 탭으로 전환하여 연습을 위한 [Jupyter Notebook](https://support.labex.io/en/labex-vm/jupyter)에 접근합니다.

때때로 Jupyter Notebook 이 완전히 로드되기까지 몇 초 정도 기다려야 할 수 있습니다. Jupyter Notebook 의 제한으로 인해 작업의 유효성 검사를 자동화할 수 없습니다.

학습 중 문제가 발생하면 Labby 에 문의하십시오. 세션 후 피드백을 제공하면 문제를 신속하게 해결해 드리겠습니다.