슈퍼 러너의 범위 테스트 – 나에게 남긴 메모

Super Learner와 TMLE 테스트 결과 Super Learner와 TMLE를 함께 테스트한 결과 interessant한 패턴들이 나타났습니다 . XGBoost와 Random Forest만 사용한 경우 약 54%의 커버리지만 달성했지만, 하이퍼파라미터를 조정한 XGBoost와 GLM를 함께 사용한 경우 약 90%의 커버리지를 달성했습니다. 유연한 학습기와 안정적인 모델(짝이 맞지 않아도 찮은 모델)을 함께 사용하면 도이 될 수 있는 것으로 보입니다. 이에 대해 더 많이 탐구해 볼 필요가 있습니다. XGBoost + Random Forest: ~54% 커버리지 조정한 XGBoost + GLM: ~90% 커버리지 이 결과는 유연한 학습기와 안정적인 모델을 함께 사용하면 더好的 성능을 수 있다는 것을 시사합니다. 그러나 이에 대한 추가 연구가 필요합니다.