슈퍼 러너의 범위 테스트 – 나에게 남기는 메모

Super Learner와 TMLE 테스트 결과 Super Learner와 TMLE를 사용한 테스트에서 흥미로운 패턴이 나타났습니다. 🤔 XGBoost와 Random Forest만으로는 약 54%의 커버리지에 도달했지만, 튜닝된 XGBoost와 GLM를 조합하여 약 90%의 커버리지에 이를 수 있었습니다. 유연한 러너와 안정적인 모델(조금의 오차가 있는 경우에도)을 조합하면 더 좋은 성과를 내는 것으로 보입니다. 이 패턴을 더 살펴보아야 합니다. XGBoost + Random Forest: 약 54% 커버리지 튜닝된 XGBoost + GLM: 약 90% 커버리지 유연한 러너와 안정적인 모델을 조합하여 더 나은 성과를 낼 수 있는 방법을 찾아보아야 합니다.