슈퍼 러너의 범위 테스트 – 나에게 남기는 메모

Super Learner와 TMLE 테스트 결과 Super Learner와 TMLE를 테스트한 결과 интерес로운 패턴을 발견했습니다 . XGBoost와 포레스트만으로는 약 54%의 커버리지에 그지만, 닝된 XGBoost와 GLM를 조합한 경우 약 90%의 커버리지에 도달했습니다. 유연한 모델과 안정적인 모델(못 지정된 경우에도)을 조합하는 것이 도이 될 것 같습니다. 추가적으로 이것을 더 탐구해 보기로 습니다. XGBoost + 포레스트: 약 54% 커버리지 튜닝된 XGBoost + GLM: 약 90% 커버리지 결과를 보니, 유연한 모델과 안정적인 모델을 조합하여 사용하는 것이 성능을 개선하는 데 도이 될 수 있음을 시사합니다. 추가적으로 이에 대해 더 연구해 볼 예정입니다.