랜덤포레스트2 [홍수 알고리즘 및 피처 파악] Flood disaster risk assessment based on random forest algorithm-Neural Computing and Applications -R과 python 동시 사용 본 연구에서는 랜덤 포레스트 알고리즘과 RF모델을 기반으로 한 홍수재해 위험평가에 대해 논의. 본 연구에서는 GIS의 특수기능을 활용하여 데이터를 수집, 관리, 분석하여 GIS 기반의 홍수재해위험도 평가방법을 제안함 이 방법은 연구 지역의 자연재해 발생요인의 특성을 바탕으로 적절한 그리드를 선택하여 최종적으로 지역재난위험도를 시각적으로 표현하는 기능을 구현함. ArcGIS10.1을 사용하여 각 위험 요소를 분석하고 홍수재해 보고서 인덱스 모델에 통합함. 랜덤 포레스트 알고리즘은 홍수재해 지수 모델의 각 매개변수의 가중치로 사용 ArcGIS 공간 분석 도구 맵 대수 기능을 사용하여 모델링하고, 다양한 기간의 홍수 위험 평가를 수행하고, 공간 분석 기능을 사용하여 특정 시나리오.. 2023. 11. 15. XGBoost vs Randomforest 데이터 사이언티스트(DS)로 성장하기 위해 모델의 분류와 모델에 관해 심도 깊은 이해가 필요하다. 그래서 이번에는 XGBoost와 Randomforest의 차이에 대해 알아보려고 한다. 또한 앞으로 모델을 세부적으로 공부하면서 간간히 모델에 대해 공부하고 포스팅을 하려고 한다. 왜 이 둘의 차이를 먼저 알아보는지 ? 이번 삼성 SDS Brightics 서포터즈 3기 면접에서 XGBoost와 Randomforest의 차이에 대해 여쭤봤지만.. 제대로 답하지를 못했다.. 동계 인턴십에서 '암예측'에서 사용했던 주요 모델 중 하나였지만, 모델을 제대로 숙지하지 않고 썼던 나를 반성하며 공부하려고 한다. XGBoost란? XGBoost는 현업에서 자주 사용하는 ML 모델이다. XGBoost는 Gradient B.. 2022. 6. 29. 이전 1 다음
