gridsearchcv2 머신러닝 모델 및 데이터 전처리를 위한 주요 클래스 머신러닝 모델 및 데이터 전처리를 위한 주요 클래스들이 있습니다. 다음은 몇 가지 소개할 만한 클래스들입니다: GridSearchCV 및 RandomizedSearchCV 이 클래스들은 하이퍼파라미터 튜닝을 위해 사용됩니다. GridSearchCV는 지정된 하이퍼파라미터 그리드에서 모든 조합을 시도하고 최적의 하이퍼파라미터를 찾아줍니다. RandomizedSearchCV는 랜덤 샘플링을 통해 하이퍼파라미터 공간에서 무작위로 조합을 시도합니다. from sklearn.model_selection import GridSearchCV, RandomizedSearchCV Pipeline Pipeline 클래스는 데이터 전처리와 모델 훈련 단계를 하나의 파이프라인으로 묶어주는 데 사용됩니다. 이를 통해 코드를 더.. 2023. 9. 21. [sklearn] GridSearchCV - 파라미터 튜닝 GridSearchCV는 scikit-learn 라이브러리에서 제공하는 하이퍼파라미터 튜닝을 위한 도구 중 하나입니다. 기계 학습 모델을 만들 때, 모델의 성능을 최적화하기 위해 사용되는 하이퍼파라미터들을 조정해야 할 때가 많습니다. 이때 GridSearchCV는 가능한 모든 조합을 시도하여 최적의 조합을 찾아내는 데 도움을 줍니다. 주어진 하이퍼파라미터들의 조합을 "그리드" 형태로 나열하고, 각각의 조합에 대해 교차 검증(cross-validation)을 수행하여 모델의 성능을 평가합니다. 교차 검증은 데이터를 여러 개의 부분 집합으로 나눈 뒤, 한 부분은 검증(validation)에 사용하고 나머지 부분은 훈련(training)에 사용하는 과정입니다. 이를 여러 번 반복하여 모델의 성능을 안정적으로 .. 2023. 8. 30. 이전 1 다음
