tabular 데이터로 분류/회귀 모델을 만들다 보면, 모델 선택부터가 고민이다.XGBoost, LightGBM, CatBoost, RandomForest… 후보가 많고, 파라미터 튜닝까지 하면 시간이 없음... 그래서 일단 빠르게 베이스라인을 만들고, 결과를 보고 개선 방향을 정하자는 흐름으로 공부를 진행했고,그 과정에서 AutoGluon을 써봤다. GitHub - autogluon/autogluon: Fast and Accurate ML in 3 Lines of CodeFast and Accurate ML in 3 Lines of Code. Contribute to autogluon/autogluon development by creating an account on GitHub.github.com..