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ML 문제 유형별 모델 선택 매트릭스, 하이퍼파라미터 튜닝 전략, 앙상블 방법론 가이드. '모델 선택', '알고리즘 비교', '하이퍼파라미터 튜닝', 'Optuna', '앙상블', 'XGBoost vs LightGBM', '모델 비교', '교차 검증' 등 ML 모델 선택 및 설계 시 이 스킬을 사용한다. model-designer와 evaluation-analyst의 모델 설계 역량을 강화한다. 단, 데이터 전처리나 학습 인프라 관리는 이 스킬의 범위가 아니다.

ko/31-ml-experiment/.claude/skills/model-selection-guide/skill.md

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1,324
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Mar 22, 2026
License
Apache-2.0

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# Model Selection Guide — ML 모델 선택 매트릭스 가이드

문제 유형, 데이터 특성, 제약 조건에 따른 최적 모델 선택과 튜닝 전략.

## 문제 유형별 모델 추천

### 정형 데이터 (Tabular)

| 문제 유형 | 베이스라인 | 최적 후보 | 비고 |
|----------|----------|----------|------|
| 이진 분류 | LogisticRegression | XGBoost, LightGBM | 트리 기반 대부분 최적 |
| 다중 분류 | LogisticRegression(OVR) | LightGBM, CatBoost | CatBoost: 범주형 다수 |
| 회귀 | LinearRegression | XGBoost, LightGBM | 랜덤포레스트: 과적합 방지 |
| 순위 | — | LambdaMART (LightGBM) | 검색/추천 |
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