그리드서치로 랜덤포레스트 튜닝하기

이 게시물은 랜덤 포레스트 모델을 Google Colab에서 구현하고 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 성능을 개선하는 과정을 설명합니다.

주요 단계

• 데이터셋 확보 및 전처리
• 마이너 클래스 인스턴스 오버샘플링
• 랜덤 포레스트 모델 학습 및 초기 성능 평가
• 하이퍼파라미터 튜닝(그리드서치)

결과 및 인사이트

모델의 F1 스코어가 0.366으로 향상되었으며, 특성 중요도 분석을 통해 주요 예측 요인을 확인할 수 있었습니다.