데이터에 맞는 알고리즘을 선택하는 것은 모든 머신 러닝 엔지니어에게 고민이 되는 부분이며, 종종 머신 러닝 학습 문제를 해결하는 데 있어 가장 어려운 부분 중에 하나 이다.
다양한 모델은 다양한 유형의 데이터와 다양한 문제를 해결하기 위해 필요하다.
아래 순서도는 사용자의 데이터에 시도해 볼 수 있는 모델과 관련하여 문제에 접근하는 방법에 대한 대략적인 가이드를 제공하기 위해 설계된 치트-시트 이다.
사용자의 데이터의 크기나, 데이터의 속성에 따라 해당 Tree를 따라가다 보면 적절한 모델 알고리즘을 찾을 수 있다.
Scikit-Learn Algorithm Cheat-Sheet
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