리튬이온 배터리의 소재 특성부터 셀 설계까지 체계적으로 학습하는 과정입니다. 양극재, 음극재, 전해질 등 핵심 소재의 원리와 최신 연구 동향을 다룹니다.
📖 총 8강
⏱️ 총 360분
📅 12주 과정
6-2
분류 성능 지표
⏱️ 30분 ▶ YouTube
7-1
랜덤포레스트 앙상블 기초
⏱️ 45분 ▶ YouTube
7-2
Scikit-learn 실습
⏱️ 38분 ▶ YouTube
8-1
XGBoost 이론
⏱️ 55분 ▶ YouTube
🔒
8-2
XGBoost 실습 및 모델 비교
⏱️ 48분 ▶ YouTube
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9-1
신경망 기초와 역전파
⏱️ 52분 ▶ YouTube
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랜덤포레스트에서 트리 수(n_estimators)를 늘리면 항상 성능이 좋아지나요?
💬 답변
일반적으로 트리 수를 늘리면 성능이 향상되지만, 일정 수 이상에서는 성능 개선이 미미해집니다. 또한 학습 시간과 메모리 사용량이 증가하므로, 적절한 수를 찾는 것이 중요합니다.