도움이 되셨다면, 광고 한번만 눌러주세요. 블로그 관리에 큰 힘이 됩니다 ^^ R에서는 모델링을 하겠다고 하면 주로 H2O로 하였고, Python에서는 딥러닝 프레임워크나 scikit learn을 주로 사용했는데, H2O는 모델 결과값도 아주 잘 정리해주는 좋은 패키지이기도 하고, 다양한 모델을 거의 비슷한 문법으로 사용할 수 있는 장점이 있는 것 같다. 그래서 여러개의 모델 중 XGBOOST로 실습해봤다. 아래 URL 참고! # http://docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-py/docs/_modules/h2o/estimators/xgboost.html # https://github.com/h2oai/h2o-tutorials/blob/master/best-practices/c..