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하마가 분석하마

[machine learning class] 8. 하이퍼파라미터

데이터 전처리 및 feature engineering을 모두 끝냈다면 다음은 모델의 하이퍼파라미터를 최적화해야 한다. 하이퍼파라미터 최적화는 무엇인가. 머신러닝 프로젝트의 파이프라인을 가정해본다. 데이터를 가공하고, 모델을 적용해서 결과를 얻는다. 여기서 모델의 학습 과정을 컨트롤 하는 변수들을 하이퍼 파라미터라고 한다. [모든 조합 평가] 하나의 정답을 찾는데에 여러 방법이 있다. 어떻게 하면 정답 (최고의 변수)을 찾을 수 있을까? 가장 단순한 방법은 모든 조합을 평가해보고 제일 좋은 조합을 찾는 것이다. 어떤 모델이 있고 그 모델에는 세 개의 파라미터 a, b, c가 있다고 가정해보자. 최고의 성능을 내는 하나의 조합을 찾을 때 모든 조합을 다 평가하여 찾는 과정을 코드로 살펴본다. best_acc..
Machine learning class 2021. 3. 23. 22:07
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