728x90 반응형 SMALL 하이퍼파라미터 튜닝2 [Machine Learning] 무작위 탐색 (RandomizedSearchCV) 무작위 탐색 (RandomizedSearchCV) Random Search는 Grid Search의 단점들을 조금 보완하고자 나온 방법이다. 말 그대도 파라미터의 범위를 선정하고 값을 랜덤으로 설정하여 파라미터를 조합하고 평가하는 방식이다. Grid Search와 방식 자체는 유사하나 Grid Search보다 근사 최적값을 빨리 찾을 수 있다. 또한, 격자 형식의 Grid Search와 다르게 그 사이값들도 랜덤으로 탐색할 수 있기 때문에 그 안에서 더 좋은 값을 찾을 수 있다는 장점도 있다. 즉, 몇 번 학습과 평가를 반복할 것인지 시도의 수를 직접 설정할 수 있기 때문에 비교적 시간이 적게 걸린다. RandomizedSearchCV 가 사용하는 인자들은 GridSearchCV와 거의 동일하지만, n_.. 2023. 7. 10. [Machine Learning] 그리드 탐색 (GridSearchCV) 그리드 탐색 (GridSearchCV) 머신 러닝에서 하이퍼파라미터란 간단하게 말해 사용자의 입력값 또는 설정 가능한 입력값이라고 이해할 수 있다. 사용할 데이터에 따라 가장 적합한 모델과 모델의 하이퍼파라미터값이 다르다. sklearn의 모듈 GridSearchCV는 머신 러닝 알고리즘에 사용되는 하이퍼 파라미터를 입력해 학습하고 검증하면서 가장 좋은 파라미터를 알려준다. 따라서, 학습하려는 하이퍼파라미터와 값 범위를 지정하기만 하면 GridSearchCV는 교차 검증을 사용하여 하이퍼파라미터 값의 가능한 모든 조합을 수행한다. 매개 변수 estimator 모델 객체 지정 param_grid 하이퍼파라미터 목록을 dictionary로 전달 scoring 평가 지표 cv 교차 검증시 fold 개수 n_j.. 2023. 7. 10. 이전 1 다음 728x90 반응형 LIST
